lgris's picture
Update README.md
be2c73d
metadata
license: apache-2.0
tags:
  - generated_from_trainer
  - pt
  - robust-speech-event
datasets:
  - mozilla-foundation/common_voice_7_0
model-index:
  - name: wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese-cv7
    results: []

wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese-cv7

This model is a fine-tuned version of Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese on the common_voice dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1777
  • Wer: 0.1339

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: 0.0001
  • 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: 100
  • training_steps: 5000

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer
0.4779 0.13 100 0.2620 0.2020
0.4505 0.26 200 0.2339 0.1998
0.4285 0.39 300 0.2507 0.2109
0.4148 0.52 400 0.2311 0.2101
0.4072 0.65 500 0.2278 0.1899
0.388 0.78 600 0.2193 0.1898
0.3952 0.91 700 0.2108 0.1901
0.3851 1.04 800 0.2121 0.1788
0.3496 1.17 900 0.2154 0.1776
0.3063 1.3 1000 0.2095 0.1730
0.3376 1.43 1100 0.2129 0.1801
0.3273 1.56 1200 0.2132 0.1776
0.3347 1.69 1300 0.2054 0.1698
0.323 1.82 1400 0.1986 0.1724
0.3079 1.95 1500 0.2005 0.1701
0.3029 2.08 1600 0.2159 0.1644
0.2694 2.21 1700 0.1992 0.1678
0.2733 2.34 1800 0.2032 0.1657
0.269 2.47 1900 0.2056 0.1592
0.2869 2.6 2000 0.2058 0.1616
0.2813 2.73 2100 0.1868 0.1584
0.2616 2.86 2200 0.1841 0.1550
0.2809 2.99 2300 0.1902 0.1577
0.2598 3.12 2400 0.1910 0.1514
0.24 3.25 2500 0.1971 0.1555
0.2481 3.38 2600 0.1853 0.1537
0.2437 3.51 2700 0.1897 0.1496
0.2384 3.64 2800 0.1842 0.1495
0.2405 3.77 2900 0.1884 0.1500
0.2372 3.9 3000 0.1950 0.1548
0.229 4.03 3100 0.1928 0.1477
0.2047 4.16 3200 0.1891 0.1472
0.2102 4.29 3300 0.1930 0.1473
0.199 4.42 3400 0.1914 0.1456
0.2121 4.55 3500 0.1840 0.1437
0.211 4.67 3600 0.1843 0.1403
0.2072 4.8 3700 0.1836 0.1428
0.2224 4.93 3800 0.1747 0.1412
0.1974 5.06 3900 0.1813 0.1416
0.1895 5.19 4000 0.1869 0.1406
0.1763 5.32 4100 0.1830 0.1394
0.2001 5.45 4200 0.1775 0.1394
0.1909 5.58 4300 0.1806 0.1373
0.1812 5.71 4400 0.1784 0.1359
0.1737 5.84 4500 0.1778 0.1353
0.1915 5.97 4600 0.1777 0.1349
0.1921 6.1 4700 0.1784 0.1359
0.1805 6.23 4800 0.1757 0.1348
0.1742 6.36 4900 0.1771 0.1341
0.1709 6.49 5000 0.1777 0.1339

Framework versions

  • Transformers 4.16.1
  • Pytorch 1.10.0+cu111
  • Datasets 1.18.2
  • Tokenizers 0.11.0