--- license: apache-2.0 base_model: distilbert/distilroberta-base tags: - generated_from_trainer metrics: - f1 model-index: - name: song-artist-classifier-v15-segmented_data results: [] --- # song-artist-classifier-v15-segmented_data This model is a fine-tuned version of [distilbert/distilroberta-base](https://huggingface.co/distilbert/distilroberta-base) on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 1.3400 - F1: [0.8235294117647058, 0.7142857142857143, 0.6666666666666665, 0.8571428571428571, 0.5714285714285713, 0.631578947368421, 0.47058823529411764, 0.8235294117647058, 0.8, 0.4210526315789474, 0.8000000000000002, 0.7272727272727272, 0.18181818181818182, 0.9, 0.4375, 0.7142857142857143, 0.8421052631578948, 0.26666666666666666, 0.625, 0.631578947368421] ## Model description More information needed ## Intended uses & limitations More information needed ## Training and evaluation data More information needed ## Training procedure ### Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 2e-05 - train_batch_size: 16 - eval_batch_size: 16 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 10 ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | F1 | |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:| | 2.3819 | 1.0 | 601 | 1.7801 | [0.16666666666666669, 0.19999999999999998, 0.375, 0.6666666666666666, 0.4347826086956522, 0.16666666666666669, 0.3333333333333333, 0.7499999999999999, 0.7200000000000001, 0.125, 0.631578947368421, 0.5, 0.18181818181818182, 0.5, 0.2777777777777778, 0.4375, 0.7272727272727272, 0.0, 0.0, 0.588235294117647] | | 1.693 | 2.0 | 1202 | 1.2739 | [0.8421052631578948, 0.3636363636363636, 0.7999999999999999, 0.8571428571428571, 0.34782608695652173, 0.6153846153846154, 0.5263157894736842, 0.6666666666666666, 0.8571428571428572, 0.33333333333333326, 0.8421052631578948, 0.6363636363636365, 0.4, 0.9, 0.5, 0.7200000000000001, 0.7777777777777777, 0.0, 0.5714285714285713, 0.5454545454545454] | | 1.253 | 3.0 | 1803 | 1.1600 | [0.888888888888889, 0.5, 0.625, 0.8571428571428571, 0.47058823529411764, 0.6666666666666665, 0.47619047619047616, 0.888888888888889, 0.8333333333333333, 0.37499999999999994, 0.8421052631578948, 0.7058823529411764, 0.18181818181818182, 0.8181818181818182, 0.6, 0.6428571428571429, 0.8000000000000002, 0.25, 0.5217391304347826, 0.6666666666666666] | | 0.9138 | 4.0 | 2404 | 1.3108 | [0.7499999999999999, 0.3636363636363636, 0.7000000000000001, 0.75, 0.47058823529411764, 0.5454545454545454, 0.4000000000000001, 0.888888888888889, 0.7692307692307693, 0.125, 0.761904761904762, 0.6666666666666666, 0.30769230769230765, 0.9, 0.42857142857142855, 0.6060606060606061, 0.7272727272727272, 0.22222222222222224, 0.4444444444444445, 0.588235294117647] | | 0.4867 | 5.0 | 3005 | 1.3483 | [0.888888888888889, 0.5, 0.7368421052631579, 0.75, 0.6666666666666666, 0.5217391304347826, 0.5263157894736842, 0.8235294117647058, 0.7200000000000001, 0.33333333333333326, 0.7368421052631577, 0.631578947368421, 0.33333333333333337, 0.7200000000000001, 0.41379310344827586, 0.625, 0.761904761904762, 0.22222222222222224, 0.18181818181818182, 0.631578947368421] | | 0.3353 | 6.0 | 3606 | 1.3618 | [0.9473684210526316, 0.7142857142857143, 0.625, 0.8571428571428571, 0.3529411764705882, 0.3529411764705882, 0.5, 0.7777777777777777, 0.7407407407407407, 0.13333333333333333, 0.7777777777777777, 0.6363636363636365, 0.26666666666666666, 0.9, 0.5, 0.4878048780487805, 0.6666666666666665, 0.2, 0.5263157894736842, 0.5263157894736842] | | 0.2703 | 7.0 | 4207 | 1.3844 | [0.888888888888889, 0.5, 0.7142857142857143, 0.8571428571428571, 0.5, 0.5, 0.4000000000000001, 0.7777777777777777, 0.8, 0.25, 0.8421052631578948, 0.6666666666666666, 0.16666666666666669, 0.9, 0.47058823529411764, 0.625, 0.7058823529411764, 0.18181818181818182, 0.6666666666666665, 0.7368421052631577] | | 0.1997 | 8.0 | 4808 | 1.4064 | [0.888888888888889, 0.6153846153846153, 0.4615384615384615, 0.8571428571428571, 0.5, 0.45454545454545453, 0.5263157894736842, 0.761904761904762, 0.8, 0.5, 0.7777777777777777, 0.6666666666666666, 0.15384615384615383, 0.9, 0.5333333333333333, 0.5714285714285715, 0.6666666666666666, 0.3333333333333333, 0.625, 0.6666666666666665] | | 0.1635 | 9.0 | 5409 | 1.4331 | [0.8235294117647058, 0.6153846153846153, 0.7058823529411765, 0.8571428571428571, 0.47619047619047616, 0.5, 0.4444444444444445, 0.7777777777777777, 0.8, 0.4444444444444445, 0.7368421052631577, 0.761904761904762, 0.16666666666666669, 0.9, 0.48484848484848486, 0.5882352941176471, 0.6666666666666666, 0.2857142857142857, 0.7058823529411764, 0.588235294117647] | | 0.112 | 10.0 | 6010 | 1.3400 | [0.8235294117647058, 0.7142857142857143, 0.6666666666666665, 0.8571428571428571, 0.5714285714285713, 0.631578947368421, 0.47058823529411764, 0.8235294117647058, 0.8, 0.4210526315789474, 0.8000000000000002, 0.7272727272727272, 0.18181818181818182, 0.9, 0.4375, 0.7142857142857143, 0.8421052631578948, 0.26666666666666666, 0.625, 0.631578947368421] | ### Framework versions - Transformers 4.38.2 - Pytorch 2.2.1+cu121 - Datasets 2.18.0 - Tokenizers 0.15.2