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