song-artist-classifier-v14-wd-0-02-bs-20
This model is a fine-tuned version of distilbert/distilroberta-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.0150
- F1: [0.5714285714285713, 0.7, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5714285714285714, 0.7, 0.7058823529411764, 0.37499999999999994, 0.8571428571428572, 0.8421052631578948, 0.3529411764705882, 0.6363636363636364, 0.7826086956521738, 0.5, 0.7, 0.9090909090909091, 0.8421052631578948, 0.8181818181818182, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333]
Model description
More information needed
Intended uses & limitations
More information needed
Training and evaluation data
More information needed
Training procedure
Training hyperparameters
The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 18
- eval_batch_size: 18
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | F1 |
|---|---|---|---|---|
| No log | 1.0 | 85 | 2.3282 | [0.2105263157894737, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.45454545454545453, 0.33333333333333337, 0.0, 0.6666666666666666, 0.16666666666666669, 0.25, 0.15384615384615385, 0.34782608695652173, 0.3076923076923077, 0.0, 0.3846153846153846, 0.4000000000000001, 0.48275862068965514, 0.4210526315789473, 0.5] |
| No log | 2.0 | 170 | 1.7985 | [0.33333333333333326, 0.4000000000000001, 0.0, 0.2857142857142857, 0.0, 0.6956521739130435, 0.6666666666666666, 0.30769230769230765, 0.8571428571428572, 0.4, 0.22222222222222224, 0.45454545454545453, 0.6956521739130435, 0.33333333333333326, 0.625, 0.6428571428571429, 0.5714285714285714, 0.6363636363636365, 0.48484848484848486, 0.5555555555555556] |
| No log | 3.0 | 255 | 1.5413 | [0.3076923076923077, 0.5454545454545454, 0.4, 0.5333333333333333, 0.0, 0.7272727272727272, 0.625, 0.30769230769230765, 0.9, 0.588235294117647, 0.23529411764705882, 0.5555555555555556, 0.8000000000000002, 0.26666666666666666, 0.7368421052631577, 0.6666666666666666, 0.5, 0.6666666666666666, 0.5925925925925927, 0.625] |
| No log | 4.0 | 340 | 1.3093 | [0.48275862068965514, 0.7058823529411764, 0.3333333333333333, 0.7058823529411765, 0.3333333333333333, 0.7272727272727272, 0.7499999999999999, 0.28571428571428575, 0.8333333333333333, 0.6666666666666666, 0.23529411764705882, 0.631578947368421, 0.7368421052631577, 0.3529411764705882, 0.7368421052631577, 0.8333333333333333, 0.7200000000000001, 0.7777777777777777, 0.7272727272727272, 0.5333333333333333] |
| No log | 5.0 | 425 | 1.2530 | [0.5454545454545454, 0.47058823529411764, 0.6666666666666666, 0.75, 0.36363636363636365, 0.7, 0.6666666666666666, 0.26666666666666666, 0.8421052631578948, 0.6666666666666665, 0.3, 0.48275862068965514, 0.7777777777777777, 0.56, 0.7, 0.8, 0.8181818181818182, 0.761904761904762, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333] |
| 1.6079 | 6.0 | 510 | 1.1053 | [0.5454545454545454, 0.631578947368421, 0.6666666666666666, 0.6666666666666667, 0.5, 0.7, 0.6666666666666666, 0.4285714285714285, 0.8181818181818182, 0.761904761904762, 0.33333333333333326, 0.7000000000000001, 0.8181818181818182, 0.5714285714285713, 0.7368421052631577, 0.8695652173913044, 0.8, 0.8000000000000002, 0.6923076923076923, 0.5] |
| 1.6079 | 7.0 | 595 | 1.0608 | [0.5833333333333334, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5333333333333333, 0.7, 0.7058823529411764, 0.37499999999999994, 0.8571428571428572, 0.7058823529411764, 0.4210526315789474, 0.608695652173913, 0.761904761904762, 0.6, 0.7, 0.9523809523809523, 0.8181818181818182, 0.8000000000000002, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333] |
| 1.6079 | 8.0 | 680 | 1.0335 | [0.5833333333333334, 0.7, 0.6666666666666666, 0.7058823529411765, 0.5333333333333333, 0.7, 0.625, 0.47058823529411764, 0.8571428571428572, 0.8000000000000002, 0.33333333333333326, 0.6363636363636364, 0.8181818181818182, 0.5263157894736842, 0.7368421052631577, 0.9090909090909091, 0.9, 0.8181818181818182, 0.8181818181818182, 0.4285714285714285] |
| 1.6079 | 9.0 | 765 | 1.0387 | [0.5217391304347826, 0.7, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5714285714285714, 0.7368421052631577, 0.7058823529411764, 0.5, 0.8571428571428572, 0.8421052631578948, 0.37499999999999994, 0.6363636363636364, 0.7200000000000001, 0.5454545454545454, 0.7368421052631577, 0.9090909090909091, 0.761904761904762, 0.761904761904762, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333] |
| 1.6079 | 10.0 | 850 | 1.0150 | [0.5714285714285713, 0.7, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5714285714285714, 0.7, 0.7058823529411764, 0.37499999999999994, 0.8571428571428572, 0.8421052631578948, 0.3529411764705882, 0.6363636363636364, 0.7826086956521738, 0.5, 0.7, 0.9090909090909091, 0.8421052631578948, 0.8181818181818182, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333] |
Framework versions
- Transformers 4.38.2
- Pytorch 2.2.1+cu121
- Datasets 2.18.0
- Tokenizers 0.15.2