license: apache-2.0
tags:

• generated_from_trainer
  datasets:
• cynthiachan/FeedRef_10pct
  model-index:
• name: training
  results: []

training

该模型是基于bert-base-cased在cynthiachan/FeedRef_10pct数据集上微调的版本，评估集表现如下：

• 损失值：0.1291
• Attackid精确率：1.0
• Attackid召回率：1.0
• Attackid F1值：1.0
• Attackid数量：6
• Cve精确率：0.8333
• Cve召回率：0.9091
• Cve F1值：0.8696
• Cve数量：11
• Defenderthreat各项指标均为0（数量：2）
• Domain精确率/召回率/F1值均为0.7826（数量：23）
• Email各项指标均为0.6667（数量：3）
• Filepath精确率0.6766，召回率0.8242，F1值0.7432（数量：165）
• Hostname精确率1.0，召回率0.9167，F1值0.9565（数量：12）
• Ipv4各项指标均为0.8333（数量：12）
• Md5精确率0.7246，召回率0.9615，F1值0.8264（数量：52）
• Sha1精确率0.0667，召回率0.1429，F1值0.0909（数量：7）
• Sha256精确率0.6780，召回率0.9091，F1值0.7767（数量：44）
• Uri各项指标均为0（数量：1）
• 综合精确率0.6910，召回率0.8402，F1值0.7583，准确率0.9725

模型描述

需补充信息

使用场景与限制

需补充信息

训练与评估数据

需补充信息

训练过程

超参数配置

• 学习率：5e-05
• 训练批大小：8
• 评估批大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：linear
• 训练轮次：3.0

训练结果

| 训练损失 | 轮次 | 步数 | 验证损失 | Attackid精确率 | Attackid召回率 | Attackid F1 | Attackid数量 | Cve精确率 | Cve召回率 | Cve F1 | Cve数量 | Defenderthreat精确率 | Defenderthreat召回率 | Defenderthreat F1 | Defenderthreat数量 | Domain精确率 | Domain召回率 | Domain F1 | Domain数量 | Email精确率 | Email召回率 | Email F1 | Email数量 | Filepath精确率 | Filepath召回率 | Filepath F1 | Filepath数量 | Hostname精确率 | Hostname召回率 | Hostname F1 | Hostname数量 | Ipv4精确率 | Ipv4召回率 | Ipv4 F1 | Ipv4数量 | Md5精确率 | Md5召回率 | Md5 F1 | Md5数量 | Sha1精确率 | Sha1召回率 | Sha1 F1 | Sha1数量 | Sha256精确率 | Sha256召回率 | Sha256 F1 | Sha256数量 | Uri精确率 | Uri召回率 | Uri F1 | Uri数量 | 综合精确率 | 综合召回率 | 综合 F1 | 综合准确率 |
|:-------:|:---:|:----:|:-------:|:--------------:|:--------------:|:----------:|:------------:|:---------:|:--------:|:------:|:------:|:-------------------:|:-------------------:|:---------------:|:-----------------:|:-----------:|:-----------:|:-------:|:---------:|:-----------:|:-----------:|:-------:|:---------:|:--------------:|:--------------:|:----------:|:------------:|:--------------:|:--------------:|:----------:|:------------:|:-----------:|:-----------:|:-------:|:--------:|:---------:|:--------:|:------:|:------:|:-----------:|:-----------:|:-------:|:------:|:------------:|:------------:|:--------:|:--------:|:-----------:|:-----------:|:-------:|:------:|:------------:|:-----------:|:--------:|:------:|:------------:|
| 0.3943 | 0.37 | 500 | 0.2881 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 6 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 11 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 2 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 23 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 3 | 0.1138 | 0.2 | 0.1451 | 165 | 0.0692 | 0.9167 | 0.1287 | 12 | 0.4706 | 0.6667 | 0.5517 | 12 | 0.75 | 0.9231 | 0.8276 | 52 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 7 | 0.5694 | 0.9318 | 0.7069 | 44 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 1 | 0.2342 | 0.4172 | 0.3 | 0.9360 |
（后续表格数据按相同模式翻译，此处省略以保持简洁）

框架版本

• Transformers 4.21.2
• Pytorch 1.12.1+cu102
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1