Edit model card

hubert-large-ll60k-librispeech-multi-gpu

This model is a fine-tuned version of facebook/hubert-large-ll60k on the MACABDUL9/LIBRISPEECH-HUBERT-DISCRETE-TOKENS - NA dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0616
  • Wer: 0.0460

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: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 4.0

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Wer
2.9692 0.03 100 2.9336 1.0
2.7936 0.06 200 2.8514 1.0
0.8892 0.08 300 0.7173 0.5438
0.4725 0.11 400 0.4293 0.3818
0.5347 0.14 500 0.3474 0.3284
0.3143 0.17 600 0.2966 0.2852
0.4144 0.2 700 0.2498 0.2383
0.516 0.22 800 0.2156 0.2174
0.2537 0.25 900 0.1810 0.1877
0.3008 0.28 1000 0.1699 0.1737
0.3078 0.31 1100 0.1485 0.1600
0.2922 0.34 1200 0.1444 0.1448
0.2303 0.36 1300 0.1319 0.1334
0.1858 0.39 1400 0.1286 0.1353
0.0837 0.42 1500 0.1162 0.1262
0.177 0.45 1600 0.1097 0.1100
0.3476 0.48 1700 0.1140 0.1114
0.2538 0.5 1800 0.1118 0.1086
0.1296 0.53 1900 0.1052 0.1016
0.3905 0.56 2000 0.1034 0.0950
0.2085 0.59 2100 0.1001 0.1003
0.3563 0.62 2200 0.0974 0.0958
0.1258 0.64 2300 0.1067 0.1018
0.0972 0.67 2400 0.0938 0.0930
0.2588 0.7 2500 0.0913 0.0861
0.2066 0.73 2600 0.0946 0.0902
0.1706 0.76 2700 0.0944 0.0956
0.1129 0.78 2800 0.0918 0.0904
0.1805 0.81 2900 0.0913 0.0890
0.2328 0.84 3000 0.0907 0.0893
0.2699 0.87 3100 0.0918 0.0849
0.1653 0.9 3200 0.0902 0.0827
0.2637 0.92 3300 0.0873 0.0836
0.2511 0.95 3400 0.0902 0.0851
0.2053 0.98 3500 0.0907 0.0842
0.0719 1.01 3600 0.0808 0.0752
0.0633 1.04 3700 0.0874 0.0775
0.063 1.07 3800 0.0855 0.0757
0.0653 1.09 3900 0.0916 0.0766
0.0381 1.12 4000 0.0864 0.0756
0.0457 1.15 4100 0.0850 0.0761
0.0399 1.18 4200 0.0842 0.0842
0.0403 1.21 4300 0.0834 0.0754
0.0462 1.23 4400 0.0833 0.0753
0.0312 1.26 4500 0.0815 0.0731
0.0432 1.29 4600 0.0812 0.0748
0.032 1.32 4700 0.0783 0.0683
0.0502 1.35 4800 0.0786 0.0699
0.0743 1.37 4900 0.0839 0.0678
0.0229 1.4 5000 0.0771 0.0664
0.0672 1.43 5100 0.0782 0.0662
0.0758 1.46 5200 0.0808 0.0696
0.0309 1.49 5300 0.0783 0.0710
0.043 1.51 5400 0.0748 0.0682
0.076 1.54 5500 0.0778 0.0685
0.041 1.57 5600 0.0792 0.0726
0.0784 1.6 5700 0.0763 0.0639
0.097 1.63 5800 0.0751 0.0668
0.0915 1.65 5900 0.0748 0.0661
0.0511 1.68 6000 0.0767 0.0641
0.0254 1.71 6100 0.0754 0.0656
0.024 1.74 6200 0.0732 0.0657
0.041 1.77 6300 0.0713 0.0673
0.034 1.79 6400 0.0686 0.0647
0.0604 1.82 6500 0.0733 0.0658
0.0456 1.85 6600 0.0743 0.0658
0.0431 1.88 6700 0.0760 0.0637
0.1149 1.91 6800 0.0757 0.0620
0.0431 1.93 6900 0.0727 0.0618
0.0425 1.96 7000 0.0717 0.0619
0.0452 1.99 7100 0.0708 0.0637
0.0172 2.02 7200 0.0740 0.0620
0.0413 2.05 7300 0.0695 0.0628
0.018 2.07 7400 0.0749 0.0626
0.0303 2.1 7500 0.0723 0.0625
0.0196 2.13 7600 0.0741 0.0629
0.015 2.16 7700 0.0699 0.0583
0.0145 2.19 7800 0.0735 0.0602
0.0287 2.21 7900 0.0726 0.0619
0.0735 2.24 8000 0.0705 0.0576
0.0161 2.27 8100 0.0715 0.0563
0.0549 2.3 8200 0.0692 0.0563
0.0227 2.33 8300 0.0715 0.0545
0.0156 2.35 8400 0.0702 0.0536
0.045 2.38 8500 0.0672 0.0533
0.0286 2.41 8600 0.0670 0.0537
0.0176 2.44 8700 0.0693 0.0554
0.0128 2.47 8800 0.0696 0.0549
0.0279 2.49 8900 0.0685 0.0541
0.0328 2.52 9000 0.0674 0.0574
0.0416 2.55 9100 0.0674 0.0581
0.0364 2.58 9200 0.0642 0.0540
0.0223 2.61 9300 0.0686 0.0544
0.0162 2.63 9400 0.0680 0.0521
0.0392 2.66 9500 0.0646 0.0512
0.027 2.69 9600 0.0663 0.0544
0.0192 2.72 9700 0.0654 0.0529
0.0339 2.75 9800 0.0654 0.0526
0.0269 2.77 9900 0.0651 0.0545
0.0263 2.8 10000 0.0636 0.0521
0.0444 2.83 10100 0.0650 0.0520
0.0322 2.86 10200 0.0622 0.0513
0.0171 2.89 10300 0.0641 0.0516
0.0121 2.91 10400 0.0633 0.0515
0.0347 2.94 10500 0.0610 0.0518
0.0432 2.97 10600 0.0605 0.0512
0.0187 3.0 10700 0.0623 0.0501
0.0147 3.03 10800 0.0652 0.0486
0.0112 3.05 10900 0.0648 0.05
0.0146 3.08 11000 0.0638 0.0514
0.0064 3.11 11100 0.0665 0.0486
0.0223 3.14 11200 0.0654 0.0487
0.0261 3.17 11300 0.0655 0.0488
0.0144 3.2 11400 0.0638 0.0488
0.0195 3.22 11500 0.0655 0.0491
0.0091 3.25 11600 0.0648 0.0492
0.0171 3.28 11700 0.0633 0.0483
0.0538 3.31 11800 0.0654 0.0488
0.0047 3.34 11900 0.0625 0.0490
0.015 3.36 12000 0.0634 0.0476
0.0323 3.39 12100 0.0655 0.0494
0.0173 3.42 12200 0.0637 0.0495
0.0188 3.45 12300 0.0638 0.0479
0.004 3.48 12400 0.0637 0.0459
0.022 3.5 12500 0.0637 0.0467
0.0139 3.53 12600 0.0638 0.0466
0.024 3.56 12700 0.0633 0.0467
0.0047 3.59 12800 0.0650 0.0468
0.0099 3.62 12900 0.0636 0.0476
0.0418 3.64 13000 0.0631 0.0473
0.0298 3.67 13100 0.0620 0.0476
0.0382 3.7 13200 0.0617 0.0468
0.0281 3.73 13300 0.0619 0.0464
0.0256 3.76 13400 0.0621 0.0463
0.0024 3.78 13500 0.0612 0.0463
0.0107 3.81 13600 0.0611 0.0456
0.0084 3.84 13700 0.0613 0.0456
0.0039 3.87 13800 0.0614 0.0463
0.0032 3.9 13900 0.0611 0.0461
0.0043 3.92 14000 0.0614 0.0458
0.0073 3.95 14100 0.0615 0.0460
0.0145 3.98 14200 0.0616 0.0460

Framework versions

  • Transformers 4.39.0.dev0
  • Pytorch 2.2.1
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.1
Downloads last month
1
Safetensors
Model size
315M params
Tensor type
F32
·

Finetuned from