textattack/distilbert-base-uncased-rotten-tomatoes

`distilbert-base-uncased` es un modelo ajustado para la clasificación de secuencias utilizando TextAttack y el conjunto de datos de Rotten Tomatoes cargado utilizando la biblioteca `nlp`. El modelo fue ajustado durante 3 épocas con un tamaño de lote de 128, una tasa de aprendizaje de 1e-05 y una longitud máxima de secuencia de 128. Dado que se trata 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 0.8395872420262664, medida por la precisión del conjunto de evaluación, encontrada después de 2 épocas.