learning_rate: 3e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
num_epochs: 100
mixed_precision_training: Native AMP

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer	Cer
1.9126	1.0	3160	0.3415	0.4010	0.0853
0.2463	2.0	6320	0.2633	0.3447	0.0670
0.1946	3.0	9480	0.2369	0.3201	0.0633
0.168	4.0	12640	0.2246	0.3098	0.0607
0.15	5.0	15800	0.2179	0.3205	0.0595
0.1394	6.0	18960	0.2245	0.3060	0.0594
0.1283	7.0	22120	0.2173	0.3029	0.0600
0.1219	8.0	25280	0.2203	0.3183	0.0583
0.1155	9.0	28440	0.2148	0.2923	0.0573
0.1117	10.0	31600	0.2334	0.3037	0.0586
0.1031	11.0	34760	0.2162	0.2876	0.0578
0.0908	12.0	37920	0.2210	0.2883	0.0560
0.0804	13.0	41080	0.2271	0.3001	0.0581
0.0706	14.0	44240	0.2403	0.2753	0.0540
0.0602	15.0	47400	0.2528	0.2955	0.0578
0.0512	16.0	50560	0.2695	0.2883	0.0555
0.0432	17.0	53720	0.2597	0.2903	0.0554
0.0367	18.0	56880	0.2764	0.2850	0.0556
0.0317	19.0	60040	0.2954	0.2908	0.0570
0.0267	20.0	63200	0.3053	0.2878	0.0556
0.0236	21.0	66360	0.3087	0.2868	0.0565
0.0208	22.0	69520	0.2907	0.2970	0.0584
0.0175	23.0	72680	0.3274	0.2838	0.0550
0.0169	24.0	75840	0.3482	0.2832	0.0557

asr-africa/w2v-bert-2.0-CV_Fleurs-lg-50hrs-v4

w2v-bert-2.0-CV_Fleurs-lg-50hrs-v4