Sentiment Analysis Lab - DistilBERT v1
Questo modello è una versione fine-tuned di distilbert-base-uncased sul dataset IMDB (sottoinsieme di 2000 esempi per l'addestramento e 500 per il test) per la classificazione del sentiment (positivo/negativo).
L'addestramento è stato condotto all'interno del laboratorio di Servizi Cloud Gestiti per l'IA dell'ITS Academy Piemonte.
Dettagli del Modello
- Architettura di Base: DistilBERT
- Task: Classificazione del Testo Binaria (0: Negativo, 1: Positivo)
- Versione/Tag:
v1 - Metrica di Ottimizzazione: Accuracy
Parametri di Addestramento
- Learning Rate: 5e-5
- Batch Size: 16
- Epoche: 3
- Precisione: Mixed Precision (fp16)
Limitazioni
- Il modello è stato addestrato su un sottoinsieme limitato (2000 esempi) per scopi accademici e di laboratorio, pertanto potrebbe non generalizzare perfettamente su testi complessi, gergali o fuori dominio.
- Downloads last month
- 58