返回模型
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训练结果
该模型是基于 distilbert/distilbert-base-uncased 在 employ feedback dataset 数据集上微调的版本。 在评估集上取得以下结果：
- Loss: 0.1520
- Accuracy: 0.9423
- Precision: 0.9181
- Recall: 0.9284
- F1: 0.9228
模型描述
需要更多信息
预期用途与限制
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训练与评估数据
需要更多信息
训练过程
训练超参数
训练过程中使用了以下超参数：
- learning_rate: 0.001
- train_batch_size: 64
- eval_batch_size: 64
- seed: 42
- optimizer: 使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08，optimizer_args=无额外优化器参数
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3
训练结果
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy | Precision | Recall | F1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.1735 | 1.0 | 172 | 0.1631 | 0.9462 | 0.9249 | 0.9297 | 0.9272 |
| 0.1824 | 2.0 | 344 | 0.1619 | 0.9385 | 0.9108 | 0.9308 | 0.9191 |
| 0.1555 | 3.0 | 516 | 0.1520 | 0.9423 | 0.9181 | 0.9284 | 0.9228 |
框架版本
- PEFT 0.18.0
- Transformers 4.57.3
- Pytorch 2.9.1+cu128
- Datasets 4.3.0
- Tokenizers 0.22.2
iam-tsr/feedback-classifier
作者 iam-tsr
text-classification
peft
↓ 0
♥ 0
创建时间: 2026-01-09 11:17:57+00:00
更新时间: 2026-02-28 13:05:15+00:00
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.gitattributes
README.md
config.json
joblib/classifier.joblib
model.safetensors
onnx/model.onnx
ONNX
onnx/model_qint8.onnx
ONNX
onnx/ort_config.json
special_tokens_map.json
tokenizer.json
tokenizer_config.json
vocab.txt