textattack/distilbert-base-uncased-imdb

textattack
Clasificación de texto

Este modelo distilbert-base-uncased fue ajustado finamente para la clasificación de secuencias utilizando TextAttack y el conjunto de datos imdb cargado usando la biblioteca nlp. El modelo fue ajustado finamente durante 5 épocas con un tamaño de lote de 16, una tasa de aprendizaje de 2e-05 y una longitud máxima de secuencia de 128. Dado que esta era una tarea de clasificación, el modelo fue entrenado con una función de pérdida de entropía cruzada. La mejor puntuación que el modelo logró en esta tarea fue 0.88, medida por la precisión del conjunto de evaluación, encontrada después de 2 épocas.

Como usar

Para más información, consulte TextAttack en Github.

Funcionalidades

Modelo ajustado finamente para la clasificación de secuencias
Utiliza distilbert-base-uncased
Datos de entrenamiento del conjunto de datos imdb
Entrenado por 5 épocas
Tamaño de lote de 16
Tasa de aprendizaje de 2e-05
Longitud máxima de secuencia de 128
Función de pérdida de entropía cruzada
Precisión del conjunto de evaluación de 0.88 después de 2 épocas

Casos de uso

Clasificación de texto
Evaluación de sentimiento en reseñas de películas