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DistilBERT微调的高效文本分类模型

my_awesome_model是一个基于distilbert-base-uncased微调的文本分类模型。该模型在未知数据集上训练,经过3轮迭代后,训练损失降至0.0632,验证损失为0.2355,训练准确率达92.95%。模型采用Adam优化器和多项式衰减学习率。虽然缺乏具体任务信息,但其性能表现显示了良好的文本分类潜力。

quote-model-delta - DistilBERT微调的高性能文本分类模型
DistilBERTGithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型模型微调自然语言处理
quote-model-delta是一个基于DistilBERT微调的文本分类模型,在评估集上表现优异。模型准确率达93.09%,F1分数为0.8656,采用Adam优化器和线性学习率调度器,经3轮训练。适用于高精度文本分类场景,但具体应用范围和局限性有待进一步研究。
distilbert-base-multilingual-cased-sentiment - 多语种情感分析模型的高效文本分类能力
Amazon评论GithubHuggingfacedistilbert-base-multilingual-cased-sentiment开源项目情感分析文本分类机器学习模型
本项目基于distilbert-base-multilingual-cased模型进行微调,在amazon_reviews_multi数据集上实现了优异的文本分类效果,准确率和F1值均为0.7648。模型通过优化训练参数和分布式数据处理,实现高效运行,适合多语言情感分析应用场景,可用于全球市场的用户评价分析。
distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english - 基于SST-2数据集微调的DistilBERT情感分析模型达到91.3%分类准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceSST-2开源项目文本分类机器学习模型模型偏见
这是一个在SST-2数据集上微调的DistilBERT情感分析模型,通过优化学习参数实现91.3%的分类准确率。模型支持英文文本的情感二分类,但在处理不同国家相关文本时存在潜在偏见。作为一个轻量级BERT变体,该模型在保持性能的同时显著降低了计算资源需求。
distilbert-base-uncased-mnli - DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上的应用
DistilBERTGithubHuggingface开源项目文本分类机器学习模型自然语言推理零样本分类
DistilBERT零样本文本分类模型在MNLI数据集上微调,适用于多种英语文本分类任务。模型在MNLI和MNLI-mm评估中均达82.0%准确率,展现出优秀性能。虽然使用简便,但需注意潜在偏见问题。模型由Typeform团队开发,在AWS EC2 P3实例上训练。该模型为自然语言处理领域提供了有力工具,同时也引发了对AI公平性的思考。
distilbert-imdb - IMDB电影评论情感分析模型实现92.8%准确率
DistilBERTGithubHuggingfaceIMDB数据集准确率开源项目文本分类模型模型微调
该文本分类模型通过在IMDB数据集上对distilbert-base-uncased进行微调而来,主要用于电影评论情感分析。模型基于Transformers 4.15.0和PyTorch 1.10.0开发,使用Adam优化器和线性学习率调度器,经过单轮训练在评估集上达到92.8%的准确率。
distilbert-base-uncased-ag-news - 使用精简版模型增强新闻文本分类性能
GithubHuggingfaceTextAttackdistilbert-base-uncased交叉熵损失函数准确率序列分类开源项目模型
该项目通过使用TextAttack工具和ag_news数据集对distilbert-base-uncased模型进行微调,提升了文本分类的精确度。模型经过5个周期的训练,采用了32的批量大小、2e-05的学习率和128的最大序列长度。在分类任务中采用了交叉熵损失函数。模型在验证集测试中取得了0.9479的最佳准确度。详见TextAttack的GitHub页面。
Gender-Classification - DistilBERT微调模型实现高精度性别分类
DistilBERTGithubHuggingface开源项目性别识别数据分类模型模型训练深度学习
Gender-Classification是一个基于distilbert-base-uncased模型微调的性别分类项目。模型经过5轮训练,在验证集上达到了接近100%的分类准确率。项目采用Adam优化器和线性学习率调度器,学习率为2e-05。模型基于Transformers 4.25.1和PyTorch 1.13.0框架开发,为性别识别任务提供了一个参考实现。
bert-base-uncased-finetuned-semeval24 - BERT微调模型在文本分类任务中的出色表现
F1GithubHuggingfacebert-base-uncased准确率开源项目损失模型精调
该微调模型基于google-bert/bert-base-uncased,采用Adam优化器和线性学习率调度策略,经过5个学习周期,在评估集合上取得了0.8254的准确率和0.8237的F1值,适用于需要精确度的文本分类任务。
distilbert-base-uncased-go-emotions-student - 面向GoEmotions数据集的高效情感分类模型
GithubGoEmotionsHuggingface开源项目文本分类模型模型蒸馏语言模型零样本分类
该模型运用未标注GoEmotions数据集,利用零样本学习技术进行精炼。尽管其性能可能略逊于完全监督下的模型,但它展示了如何将复杂的自然语言推理模型简化为高效的模型,以便在未标注数据上进行分类器训练。
distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型,提升下游任务处理速度
DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型
DistilBERT是一种高效的Transformers模型,比原始BERT更小更快,适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练,它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答,尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下,DistilBERT在多种任务中表现优异,兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。
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