Icelandic-noAug-to-withAug

This model is a fine-tuned version of Chenchuhui/Icelandic-finetuned-no-data-augmentation on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.2435
• Wer: 0.2215

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: 0.0003
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 2
• total_train_batch_size: 16
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 500
• num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
No log	0.2	10	0.6673	0.4206
No log	0.4	20	0.5317	0.3602
No log	0.6	30	0.4229	0.3121
No log	0.8	40	0.3765	0.2819
0.7888	1.0	50	0.3486	0.2606
0.7888	1.2	60	0.3058	0.2394
0.7888	1.4	70	0.2923	0.2371
0.7888	1.6	80	0.2790	0.2271
0.7888	1.8	90	0.2507	0.2215
0.3794	2.0	100	0.2319	0.2114
0.3794	2.2	110	0.2187	0.2002
0.3794	2.4	120	0.2383	0.1991
0.3794	2.6	130	0.2320	0.1980
0.3794	2.8	140	0.2346	0.1980
0.2625	3.0	150	0.2286	0.1935
0.2625	3.2	160	0.2379	0.1924
0.2625	3.4	170	0.2134	0.1857
0.2625	3.6	180	0.2144	0.1890
0.2625	3.8	190	0.2218	0.1890
0.2221	4.0	200	0.2112	0.1935
0.2221	4.2	210	0.2041	0.1890
0.2221	4.4	220	0.1923	0.1745
0.2221	4.6	230	0.2031	0.1913
0.2221	4.8	240	0.2254	0.2036
0.1735	5.0	250	0.2232	0.2025
0.1735	5.2	260	0.1915	0.1812
0.1735	5.4	270	0.2135	0.1946
0.1735	5.6	280	0.2215	0.1969
0.1735	5.8	290	0.2204	0.1991
0.1813	6.0	300	0.2215	0.2047
0.1813	6.2	310	0.2201	0.2002
0.1813	6.4	320	0.2308	0.1991
0.1813	6.6	330	0.2474	0.2069
0.1813	6.8	340	0.2355	0.2081
0.2036	7.0	350	0.2274	0.2047
0.2036	7.2	360	0.2398	0.2081
0.2036	7.4	370	0.2162	0.1957
0.2036	7.6	380	0.2284	0.2047
0.2036	7.8	390	0.2402	0.1980
0.1953	8.0	400	0.1947	0.1946
0.1953	8.2	410	0.2114	0.2069
0.1953	8.4	420	0.2306	0.2237
0.1953	8.6	430	0.2182	0.2170
0.1953	8.8	440	0.2094	0.2170
0.1905	9.0	450	0.2671	0.2315
0.1905	9.2	460	0.3168	0.2136
0.1905	9.4	470	0.3005	0.2248
0.1905	9.6	480	0.2486	0.2260
0.1905	9.8	490	0.2349	0.2047
0.201	10.0	500	0.2435	0.2215

Framework versions

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0