hubert-base-libri-demo-feature_extractor_not_frozen_v1_55epochs_weight_decay

This model is a fine-tuned version of facebook/hubert-base-ls960 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Model description

More information needed

More information needed

More information needed

The following hyperparameters were used during training:

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
4.7881	1.12	500	3.5427	0.9837
2.9014	2.24	1000	3.1265	0.9837
2.5896	3.36	1500	1.2285	0.8156
0.8572	4.48	2000	0.4080	0.4125
0.448	5.61	2500	0.2272	0.2605
0.2903	6.73	3000	0.1640	0.1932
0.2293	7.85	3500	0.1383	0.1656
0.2072	8.97	4000	0.1230	0.1503
0.1843	10.09	4500	0.1184	0.1409
0.145	11.21	5000	0.1159	0.1350
0.1477	12.33	5500	0.1296	0.1314
0.1186	13.45	6000	0.1282	0.1310
0.1181	14.57	6500	0.1172	0.1255
0.1102	15.7	7000	0.1181	0.1250
0.0976	16.82	7500	0.1200	0.1218
0.0916	17.94	8000	0.1204	0.1208
0.0908	19.06	8500	0.1247	0.1206
0.0928	20.18	9000	0.1202	0.1173
0.0808	21.3	9500	0.1234	0.1158
0.0785	22.42	10000	0.1256	0.1145
0.0732	23.54	10500	0.1265	0.1137
0.0684	24.66	11000	0.1230	0.1138
0.0748	25.78	11500	0.1279	0.1167
0.0612	26.91	12000	0.1354	0.1136
0.0679	28.03	12500	0.1420	0.1131
0.0611	29.15	13000	0.1347	0.1123
0.0589	30.27	13500	0.1323	0.1130
0.0569	31.39	14000	0.1367	0.1122
0.0549	32.51	14500	0.1427	0.1110
0.0525	33.63	15000	0.1397	0.1104
0.0489	34.75	15500	0.1409	0.1097
0.0502	35.87	16000	0.1391	0.1095
0.0626	37.0	16500	0.1405	0.1083
0.0453	38.12	17000	0.1507	0.1094
0.0527	39.24	17500	0.1468	0.1089
0.0552	40.36	18000	0.1408	0.1078
0.0427	41.48	18500	0.1504	0.1073
0.0468	42.6	19000	0.1536	0.1071
0.0444	43.72	19500	0.1502	0.1071
0.0396	44.84	20000	0.1513	0.1073
0.0444	45.96	20500	0.1552	0.1062
0.0397	47.09	21000	0.1591	0.1061
0.0415	48.21	21500	0.1568	0.1055
0.0389	49.33	22000	0.1569	0.1055
0.0361	50.45	22500	0.1599	0.1053
0.0345	51.57	23000	0.1562	0.1051
0.0346	52.69	23500	0.1566	0.1048
0.0312	53.81	24000	0.1600	0.1050
0.0336	54.93	24500	0.1581	0.1050