Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
0.029	0.0067	2000	0.8218	48.9429
0.0282	0.0133	4000	0.6888	34.7080
0.0414	0.02	6000	0.9798	175.1099
0.0194	0.0267	8000	0.5852	26.0624
0.0089	0.0333	10000	0.4578	26.6695
0.0217	1.0018	12000	0.3630	37.0316
0.0146	1.0085	14000	0.1116	14.4233
0.0086	1.0151	16000	0.1211	15.8886
0.017	1.0218	18000	0.1565	12.5602
0.021	1.0285	20000	0.5465	32.7821
0.0227	1.0351	22000	0.1310	14.6117
0.0121	2.0036	24000	0.0788	11.0530
0.0204	2.0103	26000	0.2246	21.5407
0.0229	2.0169	28000	0.1291	14.1511
0.0137	2.0236	30000	0.0987	12.9789
0.0081	2.0303	32000	0.1827	16.8934
0.0084	2.0369	34000	0.1866	15.1769
0.0087	3.0054	36000	0.0998	13.1045
0.0084	3.0121	38000	0.2339	20.1800
0.0171	3.0187	40000	0.2254	23.0898
0.0127	3.0254	42000	0.1318	13.0417
0.0097	3.0321	44000	0.0970	10.1528
0.0185	4.0005	46000	0.1853	17.5215
0.0136	4.0072	48000	0.1295	13.5650
0.0094	4.0139	50000	0.0971	9.9435
0.0088	4.0205	52000	0.1671	14.7582
0.0059	4.0272	54000	0.1020	11.0320
0.0077	4.0339	56000	0.1332	11.0948
0.0053	5.0023	58000	0.1159	11.5763
0.0088	5.0090	60000	0.1028	10.3622
0.0105	5.0157	62000	0.1139	11.7019
0.0055	5.0224	64000	0.1261	11.0320
0.0097	5.0290	66000	0.1716	13.1882
0.0061	5.0357	68000	0.0927	9.7341
0.0064	6.0042	70000	0.0801	7.6617
0.0048	6.0108	72000	0.2162	15.1350
0.0099	6.0175	74000	0.0743	8.8549
0.0031	6.0242	76000	0.0680	7.1384
0.0051	6.0308	78000	0.1188	10.1319
0.0044	6.0375	80000	0.1329	10.7180
0.0054	7.0060	82000	0.0643	6.8662
0.0076	7.0126	84000	0.0985	9.1899
0.0057	7.0193	86000	0.1848	13.4185
0.0084	7.0260	88000	0.1040	10.1737
0.0059	7.0326	90000	0.0798	7.0546
0.0068	8.0011	92000	0.1628	12.7067
0.0051	8.0078	94000	0.0776	8.3316
0.0021	0.0067	96000	0.0828	7.5989
0.0032	0.0133	98000	0.0885	7.5570
0.003	0.02	100000	0.1566	10.5087
0.0058	0.0267	102000	0.0866	7.4524
0.0022	0.0333	104000	0.0833	7.7245
0.0038	1.0018	106000	0.1472	11.2414
0.0053	1.0085	108000	0.0777	7.8710
0.0054	1.0151	110000	0.0810	7.1593
0.003	1.0218	112000	0.1362	10.9692
0.0036	1.0285	114000	0.1802	11.8066
0.0057	1.0351	116000	0.0932	8.5200
0.0016	2.0036	118000	0.0870	7.5780
0.0066	2.0103	120000	0.1516	11.7019
0.0051	2.0169	122000	0.0962	8.4781
0.0028	2.0236	124000	0.0739	6.7616
0.0057	0.0067	126000	0.0999	8.6875
0.0031	0.0133	128000	0.1001	8.8968
0.0028	0.02	130000	0.1885	12.1415
0.0051	0.0267	132000	0.0768	7.5570
0.0022	0.0333	134000	0.0983	8.5619
0.0033	1.0018	136000	0.2433	15.4281
0.0037	1.0085	138000	0.0850	8.4153
0.0035	1.0151	140000	0.0740	7.1174
0.0024	1.0218	142000	0.1137	8.5828
0.0028	1.0285	144000	0.1466	9.6295
0.0024	1.0351	146000	0.0870	7.0965
0.0014	2.0036	148000	0.1007	8.2688
0.0055	2.0103	150000	0.1812	12.6230
0.0031	2.0169	152000	0.1000	8.3944
0.0018	2.0236	154000	0.0676	6.3429
0.002	2.0303	156000	0.1586	10.6971
0.0026	2.0369	158000	0.0840	7.3477
0.002	3.0054	160000	0.0814	7.5152
0.0021	3.0121	162000	0.2767	15.8468
0.0025	3.0187	164000	0.0835	7.1384
0.0019	3.0254	166000	0.0968	7.8082
0.0014	3.0321	168000	0.0920	7.2430
0.0013	4.0005	170000	0.0935	7.3268
0.003	4.0072	172000	0.0890	7.2221
0.0016	4.0139	174000	0.1144	8.2479
0.0022	4.0205	176000	0.1413	9.3155
0.0008	4.0272	178000	0.0836	6.0917
0.0006	4.0339	180000	0.0717	5.9033
0.0017	5.0023	182000	0.1876	11.8903
0.0018	5.0090	184000	0.0818	6.4894
0.0023	5.0157	186000	0.0764	6.3848
0.0009	5.0224	188000	0.1534	9.4411
0.0006	5.0290	190000	0.2093	11.6391
0.0011	5.0357	192000	0.0849	6.6150
0.0013	6.0042	194000	0.1356	8.9805
0.0018	6.0108	196000	0.1778	10.6971
0.0029	6.0175	198000	0.0857	6.5313
0.0003	6.0242	200000	0.0918	6.7406
0.0003	6.0308	202000	0.1816	10.8855
0.0001	6.0375	204000	0.0911	6.5104
0.0007	7.0060	206000	0.1042	6.9290
0.0011	7.0126	208000	0.1605	10.1319
0.0008	7.0193	210000	0.1274	8.1013
0.001	7.0260	212000	0.0982	6.6778
0.0007	7.0326	214000	0.0932	6.1964
0.001	8.0011	216000	0.1361	8.4153
0.0016	8.0078	218000	0.0925	6.7406
0.0009	8.0144	220000	0.0988	6.8662
0.0001	8.0211	222000	0.1818	10.1528
0.0001	8.0278	224000	0.0998	6.6988
0.0003	8.0344	226000	0.1002	6.7197
0.0003	9.0029	228000	0.1926	11.3460
0.0001	9.0096	230000	0.0989	6.2592
0.0012	9.0162	232000	0.0980	6.5104
0.0004	9.0229	234000	0.1427	8.3316
0.0004	9.0296	236000	0.1704	9.2527
0.0001	9.0362	238000	0.1022	6.3220
0.0003	10.0047	240000	0.1158	7.2012
0.0008	10.0114	242000	0.1359	7.7036
0.0002	10.0180	244000	0.0996	6.3010
0.0004	10.0247	246000	0.1082	6.3010
0.0001	10.0314	248000	0.1515	8.6037
0.0	10.0380	250000	0.1019	6.2592
0.0005	11.0065	252000	0.1060	6.4057
0.0	11.0132	254000	0.1289	7.4314
0.0003	11.0198	256000	0.1188	6.6988
0.0001	11.0265	258000	0.1005	6.1126
0.0002	11.0332	260000	0.1131	6.7406
0.0003	12.0016	262000	0.1269	7.2221
0.0002	12.0083	264000	0.1054	6.2592
0.0	12.0150	266000	0.1129	6.8453
0.0	12.0216	268000	0.1501	8.1432
0.0	12.0283	270000	0.1079	6.2592
0.0001	12.0350	272000	0.1052	6.0708
0.0005	13.0034	274000	0.1349	7.6826
0.0001	13.0101	276000	0.1099	6.1545
0.0001	13.0168	278000	0.1118	6.3010
0.0001	13.0234	280000	0.1326	7.1384
0.0001	13.0301	282000	0.1358	7.3686
0.0	13.0368	284000	0.1205	6.6569
0.0007	14.0052	286000	0.1318	7.2849
0.0	14.0119	288000	0.1221	6.7197
0.0	14.0186	290000	0.1176	6.4266
0.0001	14.0252	292000	0.1240	6.7197
0.0	14.0319	294000	0.1324	7.0965
0.0001	15.0004	296000	0.1234	6.6360
0.0	15.0070	298000	0.1275	6.8872
0.0	15.0137	300000	0.1266	6.8244

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 4.0.0
Tokenizers 0.19.1

albertuspekerti/whispertiny_buah25sil_v1_1

whispertiny_buah25sil_v1_1

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

albertuspekerti/
whispertiny_buah25sil_v1_1