song-artist-classifier-v5-roberta-batch-32
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: 1.1464
- F1: [0.7777777777777777, 0.7999999999999999, 0.588235294117647, 0.761904761904762, 0.8571428571428571, 0.47058823529411764, 0.8181818181818182, 0.7777777777777777, 0.5454545454545454, 0.6666666666666665, 0.6153846153846153, 0.631578947368421, 0.6956521739130435, 0.625, 0.5454545454545454, 0.7272727272727272, 0.7826086956521738, 0.9, 0.5714285714285715, 0.5]
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: 32
- eval_batch_size: 32
- 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 | 48 | 2.5580 | [0.0, 0.0, 0.0, 0.372093023255814, 0.0, 0.16666666666666669, 0.0, 0.4375, 0.0, 0.16666666666666669, 0.0, 0.36363636363636365, 0.2727272727272727, 0.0, 0.26666666666666666, 0.13333333333333333, 0.48, 0.27397260273972607, 0.30769230769230765, 0.22222222222222224] |
| No log | 2.0 | 96 | 2.0672 | [0.13333333333333333, 0.5263157894736842, 0.16666666666666669, 0.6666666666666666, 0.0, 0.30769230769230765, 0.56, 0.5517241379310345, 0.22222222222222224, 0.5333333333333333, 0.0, 0.35294117647058826, 0.588235294117647, 0.625, 0.4000000000000001, 0.41666666666666663, 0.5217391304347826, 0.625, 0.45161290322580644, 0.33333333333333326] |
| No log | 3.0 | 144 | 1.7654 | [0.6666666666666665, 0.46153846153846156, 0.26666666666666666, 0.30769230769230765, 0.0, 0.15384615384615383, 0.6666666666666667, 0.6153846153846154, 0.2105263157894737, 0.5555555555555556, 0.0, 0.4210526315789474, 0.7, 0.5714285714285715, 0.4000000000000001, 0.5714285714285714, 0.5384615384615384, 0.75, 0.5263157894736842, 0.4000000000000001] |
| No log | 4.0 | 192 | 1.5569 | [0.7368421052631577, 0.5217391304347826, 0.4285714285714285, 0.28571428571428575, 0.4, 0.5, 0.75, 0.6666666666666666, 0.33333333333333326, 0.5384615384615384, 0.25, 0.45454545454545453, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.4444444444444445, 0.6363636363636365, 0.64, 0.8333333333333333, 0.5, 0.4444444444444445] |
| No log | 5.0 | 240 | 1.4180 | [0.8421052631578948, 0.7000000000000001, 0.3529411764705882, 0.5263157894736842, 0.6666666666666666, 0.4444444444444445, 0.7200000000000001, 0.761904761904762, 0.33333333333333326, 0.7777777777777777, 0.22222222222222224, 0.44444444444444436, 0.6956521739130435, 0.625, 0.25, 0.6666666666666666, 0.6206896551724138, 0.8571428571428572, 0.6666666666666666, 0.5555555555555556] |
| No log | 6.0 | 288 | 1.2807 | [0.8235294117647058, 0.47058823529411764, 0.5333333333333333, 0.7, 0.6666666666666666, 0.4444444444444445, 0.6923076923076923, 0.7, 0.3, 0.7368421052631577, 0.2, 0.631578947368421, 0.7272727272727272, 0.625, 0.34782608695652173, 0.7272727272727272, 0.7200000000000001, 0.8571428571428572, 0.5555555555555556, 0.5454545454545454] |
| No log | 7.0 | 336 | 1.2352 | [0.6363636363636365, 0.5925925925925926, 0.588235294117647, 0.5333333333333333, 0.6666666666666666, 0.47058823529411764, 0.8000000000000002, 0.761904761904762, 0.4210526315789474, 0.6666666666666665, 0.5, 0.631578947368421, 0.6956521739130435, 0.6666666666666666, 0.4000000000000001, 0.6666666666666666, 0.7200000000000001, 0.9090909090909091, 0.6666666666666666, 0.5263157894736842] |
| No log | 8.0 | 384 | 1.1789 | [0.7368421052631577, 0.7000000000000001, 0.588235294117647, 0.7272727272727272, 0.8571428571428571, 0.47058823529411764, 0.8000000000000002, 0.7777777777777777, 0.5, 0.7058823529411764, 0.6153846153846153, 0.6, 0.6956521739130435, 0.625, 0.4615384615384615, 0.7272727272727272, 0.7272727272727272, 0.8695652173913044, 0.6666666666666666, 0.631578947368421] |
| No log | 9.0 | 432 | 1.1628 | [0.7368421052631577, 0.7999999999999999, 0.625, 0.761904761904762, 0.8571428571428571, 0.47058823529411764, 0.8181818181818182, 0.7777777777777777, 0.47619047619047616, 0.6666666666666665, 0.6153846153846153, 0.631578947368421, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.5, 0.7272727272727272, 0.75, 0.9, 0.5714285714285715, 0.5454545454545454] |
| No log | 10.0 | 480 | 1.1464 | [0.7777777777777777, 0.7999999999999999, 0.588235294117647, 0.761904761904762, 0.8571428571428571, 0.47058823529411764, 0.8181818181818182, 0.7777777777777777, 0.5454545454545454, 0.6666666666666665, 0.6153846153846153, 0.631578947368421, 0.6956521739130435, 0.625, 0.5454545454545454, 0.7272727272727272, 0.7826086956521738, 0.9, 0.5714285714285715, 0.5] |
Framework versions
- Transformers 4.38.2
- Pytorch 2.2.1+cu121
- Datasets 2.18.0
- Tokenizers 0.15.2