Loss: 1.0496
F1: [0.6363636363636364, 0.9473684210526316, 0.7777777777777777, 0.631578947368421, 0.6666666666666665, 0.4000000000000001, 0.9, 0.4, 0.8181818181818182, 0.8000000000000002, 0.5454545454545454, 0.6, 0.7272727272727272, 0.6, 1.0, 0.6956521739130435, 0.6666666666666666, 0.28571428571428575, 0.26666666666666666, 0.8571428571428572]

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: 16
eval_batch_size: 16
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	95	2.2837	[0.0, 0.3508771929824561, 0.4285714285714285, 0.32, 0.16666666666666669, 0.4000000000000001, 0.4, 0.15384615384615383, 0.0, 0.3333333333333333, 0.15384615384615383, 0.23529411764705882, 0.0, 0.2727272727272727, 0.0, 0.5454545454545454, 0.16666666666666666, 0.26666666666666666, 0.0, 0.14285714285714288]
No log	2.0	190	1.7912	[0.45454545454545453, 0.9, 0.7499999999999999, 0.6153846153846154, 0.4615384615384615, 0.41666666666666663, 0.2727272727272727, 0.37499999999999994, 0.6363636363636365, 0.5, 0.11764705882352941, 0.4444444444444445, 0.16666666666666669, 0.4210526315789474, 0.0, 0.608695652173913, 0.380952380952381, 0.48, 0.0, 0.6666666666666667]
No log	3.0	285	1.5168	[0.4166666666666667, 0.9, 0.7499999999999999, 0.7200000000000001, 0.4285714285714285, 0.380952380952381, 0.4615384615384615, 0.4615384615384615, 0.7, 0.6666666666666666, 0.26666666666666666, 0.47619047619047616, 0.7058823529411764, 0.4, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.4444444444444444, 0.6, 0.0, 0.625]
No log	4.0	380	1.2681	[0.5217391304347827, 0.9523809523809523, 0.8235294117647058, 0.7272727272727272, 0.5454545454545454, 0.22222222222222224, 0.5, 0.37499999999999994, 0.75, 0.7368421052631577, 0.26666666666666666, 0.625, 0.7272727272727272, 0.5714285714285713, 0.888888888888889, 0.6956521739130435, 0.5, 0.28571428571428575, 0.2, 0.8333333333333333]
No log	5.0	475	1.2495	[0.43750000000000006, 0.9473684210526316, 0.8235294117647058, 0.761904761904762, 0.4444444444444445, 0.48, 0.4285714285714285, 0.4615384615384615, 0.8181818181818182, 0.7058823529411764, 0.5263157894736842, 0.5, 0.7272727272727272, 0.6, 0.8571428571428571, 0.6956521739130435, 0.5454545454545455, 0.28571428571428575, 0.3333333333333333, 0.7368421052631577]
1.6467	6.0	570	1.1061	[0.5833333333333334, 0.9, 0.8235294117647058, 0.761904761904762, 0.5263157894736842, 0.4444444444444445, 0.8000000000000002, 0.37499999999999994, 0.8571428571428572, 0.8000000000000002, 0.588235294117647, 0.631578947368421, 0.8000000000000002, 0.5714285714285713, 0.888888888888889, 0.6956521739130435, 0.5882352941176471, 0.5555555555555556, 0.3333333333333333, 0.8333333333333333]
1.6467	7.0	665	1.1055	[0.5384615384615385, 0.9473684210526316, 0.7777777777777777, 0.6666666666666665, 0.588235294117647, 0.4000000000000001, 0.7777777777777777, 0.28571428571428575, 0.8181818181818182, 0.8000000000000002, 0.5454545454545454, 0.3529411764705882, 0.6956521739130435, 0.631578947368421, 0.888888888888889, 0.6956521739130435, 0.5714285714285715, 0.28571428571428575, 0.26666666666666666, 0.8571428571428572]
1.6467	8.0	760	1.1020	[0.4666666666666667, 0.9473684210526316, 0.7777777777777777, 0.7, 0.588235294117647, 0.4000000000000001, 0.9, 0.4, 0.7826086956521738, 0.8421052631578948, 0.5, 0.33333333333333326, 0.7272727272727272, 0.631578947368421, 1.0, 0.6956521739130435, 0.5882352941176471, 0.28571428571428575, 0.39999999999999997, 0.7368421052631577]
1.6467	9.0	855	1.0449	[0.7368421052631579, 0.9473684210526316, 0.7777777777777777, 0.6666666666666666, 0.6666666666666665, 0.4210526315789474, 0.9, 0.4, 0.75, 0.8000000000000002, 0.5, 0.7272727272727272, 0.7272727272727272, 0.5714285714285713, 0.8571428571428571, 0.6956521739130435, 0.6666666666666666, 0.28571428571428575, 0.26666666666666666, 0.8571428571428572]
1.6467	10.0	950	1.0496	[0.6363636363636364, 0.9473684210526316, 0.7777777777777777, 0.631578947368421, 0.6666666666666665, 0.4000000000000001, 0.9, 0.4, 0.8181818181818182, 0.8000000000000002, 0.5454545454545454, 0.6, 0.7272727272727272, 0.6, 1.0, 0.6956521739130435, 0.6666666666666666, 0.28571428571428575, 0.26666666666666666, 0.8571428571428572]

Framework versions

Transformers 4.38.2
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2

tjl223/song-artist-classifier-v10-wd-0-04

song-artist-classifier-v10-wd-0-04

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

tjl223/
song-artist-classifier-v10-wd-0-04