song-artist-classifier-v14-wd-0-02-bs-20

This model is a fine-tuned version of distilbert/distilroberta-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 1.0150
• F1: [0.5714285714285713, 0.7, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5714285714285714, 0.7, 0.7058823529411764, 0.37499999999999994, 0.8571428571428572, 0.8421052631578948, 0.3529411764705882, 0.6363636363636364, 0.7826086956521738, 0.5, 0.7, 0.9090909090909091, 0.8421052631578948, 0.8181818181818182, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333]

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: 18
• eval_batch_size: 18
• 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
No log	1.0	85	2.3282	[0.2105263157894737, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.45454545454545453, 0.33333333333333337, 0.0, 0.6666666666666666, 0.16666666666666669, 0.25, 0.15384615384615385, 0.34782608695652173, 0.3076923076923077, 0.0, 0.3846153846153846, 0.4000000000000001, 0.48275862068965514, 0.4210526315789473, 0.5]
No log	2.0	170	1.7985	[0.33333333333333326, 0.4000000000000001, 0.0, 0.2857142857142857, 0.0, 0.6956521739130435, 0.6666666666666666, 0.30769230769230765, 0.8571428571428572, 0.4, 0.22222222222222224, 0.45454545454545453, 0.6956521739130435, 0.33333333333333326, 0.625, 0.6428571428571429, 0.5714285714285714, 0.6363636363636365, 0.48484848484848486, 0.5555555555555556]
No log	3.0	255	1.5413	[0.3076923076923077, 0.5454545454545454, 0.4, 0.5333333333333333, 0.0, 0.7272727272727272, 0.625, 0.30769230769230765, 0.9, 0.588235294117647, 0.23529411764705882, 0.5555555555555556, 0.8000000000000002, 0.26666666666666666, 0.7368421052631577, 0.6666666666666666, 0.5, 0.6666666666666666, 0.5925925925925927, 0.625]
No log	4.0	340	1.3093	[0.48275862068965514, 0.7058823529411764, 0.3333333333333333, 0.7058823529411765, 0.3333333333333333, 0.7272727272727272, 0.7499999999999999, 0.28571428571428575, 0.8333333333333333, 0.6666666666666666, 0.23529411764705882, 0.631578947368421, 0.7368421052631577, 0.3529411764705882, 0.7368421052631577, 0.8333333333333333, 0.7200000000000001, 0.7777777777777777, 0.7272727272727272, 0.5333333333333333]
No log	5.0	425	1.2530	[0.5454545454545454, 0.47058823529411764, 0.6666666666666666, 0.75, 0.36363636363636365, 0.7, 0.6666666666666666, 0.26666666666666666, 0.8421052631578948, 0.6666666666666665, 0.3, 0.48275862068965514, 0.7777777777777777, 0.56, 0.7, 0.8, 0.8181818181818182, 0.761904761904762, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333]
1.6079	6.0	510	1.1053	[0.5454545454545454, 0.631578947368421, 0.6666666666666666, 0.6666666666666667, 0.5, 0.7, 0.6666666666666666, 0.4285714285714285, 0.8181818181818182, 0.761904761904762, 0.33333333333333326, 0.7000000000000001, 0.8181818181818182, 0.5714285714285713, 0.7368421052631577, 0.8695652173913044, 0.8, 0.8000000000000002, 0.6923076923076923, 0.5]
1.6079	7.0	595	1.0608	[0.5833333333333334, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5333333333333333, 0.7, 0.7058823529411764, 0.37499999999999994, 0.8571428571428572, 0.7058823529411764, 0.4210526315789474, 0.608695652173913, 0.761904761904762, 0.6, 0.7, 0.9523809523809523, 0.8181818181818182, 0.8000000000000002, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333]
1.6079	8.0	680	1.0335	[0.5833333333333334, 0.7, 0.6666666666666666, 0.7058823529411765, 0.5333333333333333, 0.7, 0.625, 0.47058823529411764, 0.8571428571428572, 0.8000000000000002, 0.33333333333333326, 0.6363636363636364, 0.8181818181818182, 0.5263157894736842, 0.7368421052631577, 0.9090909090909091, 0.9, 0.8181818181818182, 0.8181818181818182, 0.4285714285714285]
1.6079	9.0	765	1.0387	[0.5217391304347826, 0.7, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5714285714285714, 0.7368421052631577, 0.7058823529411764, 0.5, 0.8571428571428572, 0.8421052631578948, 0.37499999999999994, 0.6363636363636364, 0.7200000000000001, 0.5454545454545454, 0.7368421052631577, 0.9090909090909091, 0.761904761904762, 0.761904761904762, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333]
1.6079	10.0	850	1.0150	[0.5714285714285713, 0.7, 0.6666666666666666, 0.75, 0.5714285714285714, 0.7, 0.7058823529411764, 0.37499999999999994, 0.8571428571428572, 0.8421052631578948, 0.3529411764705882, 0.6363636363636364, 0.7826086956521738, 0.5, 0.7, 0.9090909090909091, 0.8421052631578948, 0.8181818181818182, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333]

Framework versions

• Transformers 4.38.2
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2