mrm8488/bert-tiny-finetuned-enron-spam-detection

mrm8488

Clasificación de texto

Este modelo es una versión afinada de google/bert_uncased_L-2_H-128_A-2 (también conocido como BERT-Tiny) en SetFit/enron_spam para la tarea de detección de spam. El modelo logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.0593, Precisión: 0.9851, Recall: 0.9871, Exactitud: 0.986, F1: 0.9861.

Como usar

Para usar este modelo, puedes consultar el repositorio en Hugging Face. A continuación se muestran los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9, 0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 4

Funcionalidades

Clasificación de texto
Transformadores (Transformers)
PyTorch
TensorBoard
Entrenado en SetFit/enron_spam con la arquitectura BERT-Tiny

Casos de uso

Detección de spam en correos electrónicos
Clasificación de mensajes como spam o no spam