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rio-model
该模型是 MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593 在一个未知数据集上的微调版本。 它在评估集上取得了以下结果：
- 损失值（Loss）: 0.1567
- 准确率（Accuracy）: 0.96
模型描述
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预期用途与限制
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训练与评估数据
更多信息待补充
训练过程
训练超参数
训练过程中使用了以下超参数：
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: 使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08，optimizer_args=无额外优化器参数
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
- num_epochs: 10
训练结果
| 训练损失 | 轮次 | 步数 | 验证损失 | 准确率 |
|---|---|---|---|---|
| 0.597 | 1.0 | 28 | 0.1618 | 0.92 |
| 0.1129 | 2.0 | 56 | 0.7487 | 0.8 |
| 0.0545 | 3.0 | 84 | 0.0181 | 1.0 |
| 0.001 | 4.0 | 112 | 0.7661 | 0.84 |
| 0.0003 | 5.0 | 140 | 0.1578 | 0.96 |
| 0.0001 | 6.0 | 168 | 0.1282 | 0.96 |
| 0.0001 | 7.0 | 196 | 0.1429 | 0.96 |
| 0.0 | 8.0 | 224 | 0.1519 | 0.96 |
| 0.0 | 9.0 | 252 | 0.1562 | 0.96 |
| 0.0 | 10.0 | 280 | 0.1567 | 0.96 |
框架版本
- Transformers 4.51.3
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.6.0
- Tokenizers 0.21.1
jacobgill37/rio-model
作者 jacobgill37
audio-classification
transformers
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♥ 0
创建时间: 2025-05-20 15:43:16+00:00
更新时间: 2025-05-21 10:08:23+00:00
在 Hugging Face 上查看文件 (7)
.gitattributes
README.md
config.json
model.safetensors
onnx/model.onnx
ONNX
preprocessor_config.json
training_args.bin