textattack/albert-base-v2-imdb

Este modelo albert-base-v2 fue afinado para la clasificación de secuencias utilizando TextAttack y el conjunto de datos de imdb cargado usando la biblioteca nlp. El modelo fue afinado durante 5 épocas con un tamaño de lote de 32, una tasa de aprendizaje de 2e-05 y una longitud máxima de secuencia de 128. Dado que se trataba de una tarea de clasificación, el modelo se entrenó con una función de pérdida de entropía cruzada. La mejor puntuación que el modelo logró en esta tarea fue 0.89236, medida por la precisión del conjunto de evaluación, encontrada después de 3 épocas. Para más información, consulte TextAttack en Github.