CoolFace
Modelpublic

tjl223/song-artist-classifier-v5-roberta-batch-32

sourceHugging Faceapache-2.0updated 3y agoView on Hugging Face
0likes11downloads
Model Card

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

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
  • —trainbatchsize: 32
  • —evalbatchsize: 32
  • —seed: 42
  • —optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • —lrschedulertype: linear
  • —num_epochs: 10

Training results

Training LossEpochStepValidation LossF1
No log1.0482.5580[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 log2.0962.0672[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 log3.01441.7654[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 log4.01921.5569[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 log5.02401.4180[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 log6.02881.2807[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 log7.03361.2352[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 log8.03841.1789[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 log9.04321.1628[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 log10.04801.1464[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