song-artist-classifier-v13-wd-0-02-bs-20

This model is a fine-tuned version of distilbert/distilroberta-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 1.0270
• F1: [0.56, 0.7368421052631577, 0.6666666666666666, 0.823529411764706, 0.5, 0.761904761904762, 0.8235294117647058, 0.37499999999999994, 0.9, 0.7368421052631577, 0.47058823529411764, 0.6666666666666667, 0.7272727272727272, 0.45454545454545453, 0.761904761904762, 0.9090909090909091, 0.761904761904762, 0.6956521739130435, 0.9, 0.5333333333333333]

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: 2e-05
• train_batch_size: 20
• eval_batch_size: 20
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
No log	1.0	76	2.3773	[0.26666666666666666, 0.0, 0.0, 0.3870967741935484, 0.0, 0.4, 0.47058823529411764, 0.0, 0.39215686274509803, 0.18181818181818182, 0.16666666666666669, 0.14285714285714288, 0.20000000000000004, 0.3157894736842105, 0.3157894736842105, 0.45454545454545453, 0.28571428571428575, 0.608695652173913, 0.5185185185185185, 0.0]
No log	2.0	152	1.8409	[0.3529411764705882, 0.3333333333333333, 0.0, 0.4444444444444444, 0.0, 0.5714285714285713, 0.7499999999999999, 0.30769230769230765, 0.8571428571428572, 0.4285714285714285, 0.33333333333333326, 0.3, 0.7, 0.4, 0.47058823529411764, 0.6666666666666666, 0.5714285714285714, 0.5714285714285713, 0.5714285714285713, 0.4]
No log	3.0	228	1.5677	[0.4000000000000001, 0.5217391304347826, 0.4, 0.6250000000000001, 0.0, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.28571428571428575, 0.9, 0.7, 0.22222222222222224, 0.5454545454545454, 0.761904761904762, 0.37499999999999994, 0.7, 0.6451612903225806, 0.5833333333333334, 0.7, 0.64, 0.588235294117647]
No log	4.0	304	1.3527	[0.45714285714285713, 0.5714285714285715, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.36363636363636365, 0.761904761904762, 0.7058823529411764, 0.4, 0.8181818181818182, 0.7826086956521738, 0.25, 0.631578947368421, 0.8000000000000002, 0.4444444444444445, 0.7777777777777777, 0.8, 0.6923076923076923, 0.7368421052631577, 0.8235294117647058, 0.5]
No log	5.0	380	1.2553	[0.5833333333333334, 0.6, 0.8571428571428571, 0.75, 0.4444444444444445, 0.761904761904762, 0.7499999999999999, 0.37499999999999994, 0.9, 0.625, 0.28571428571428564, 0.56, 0.7777777777777777, 0.608695652173913, 0.7, 0.75, 0.8181818181818182, 0.7272727272727272, 0.8571428571428572, 0.5333333333333333]
No log	6.0	456	1.1302	[0.5833333333333334, 0.7, 0.6666666666666666, 0.5714285714285714, 0.4, 0.761904761904762, 0.7499999999999999, 0.37499999999999994, 0.9, 0.7368421052631577, 0.4000000000000001, 0.6666666666666667, 0.7368421052631577, 0.45454545454545453, 0.7368421052631577, 0.8695652173913044, 0.6666666666666667, 0.8000000000000002, 0.8571428571428572, 0.4444444444444445]
1.5569	7.0	532	1.0635	[0.5833333333333334, 0.6363636363636365, 0.8571428571428571, 0.823529411764706, 0.5, 0.761904761904762, 0.8235294117647058, 0.37499999999999994, 0.9, 0.6666666666666665, 0.47058823529411764, 0.7368421052631579, 0.8181818181818182, 0.47619047619047616, 0.8000000000000002, 0.8333333333333333, 0.8000000000000002, 0.7272727272727272, 0.8181818181818182, 0.5333333333333333]
1.5569	8.0	608	1.0725	[0.5185185185185185, 0.6666666666666666, 0.8571428571428571, 0.75, 0.4, 0.8000000000000002, 0.8235294117647058, 0.47058823529411764, 0.9, 0.7058823529411764, 0.5, 0.608695652173913, 0.7826086956521738, 0.47619047619047616, 0.761904761904762, 0.9090909090909091, 0.8000000000000002, 0.7272727272727272, 0.8571428571428572, 0.5333333333333333]
1.5569	9.0	684	1.0536	[0.5185185185185185, 0.7, 0.6666666666666666, 0.823529411764706, 0.5, 0.761904761904762, 0.8235294117647058, 0.37499999999999994, 0.9, 0.7058823529411764, 0.47058823529411764, 0.6363636363636364, 0.7272727272727272, 0.47619047619047616, 0.7272727272727272, 0.9523809523809523, 0.761904761904762, 0.6956521739130435, 0.9473684210526316, 0.5333333333333333]
1.5569	10.0	760	1.0270	[0.56, 0.7368421052631577, 0.6666666666666666, 0.823529411764706, 0.5, 0.761904761904762, 0.8235294117647058, 0.37499999999999994, 0.9, 0.7368421052631577, 0.47058823529411764, 0.6666666666666667, 0.7272727272727272, 0.45454545454545453, 0.761904761904762, 0.9090909090909091, 0.761904761904762, 0.6956521739130435, 0.9, 0.5333333333333333]

Framework versions

• Transformers 4.38.2
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2