Loss: 0.9178
F1: [0.7368421052631577, 0.761904761904762, 1.0, 0.7499999999999999, 0.9473684210526316, 0.6666666666666665, 0.9, 0.75, 0.4615384615384615, 0.8, 0.631578947368421, 0.4285714285714285, 0.8571428571428572, 0.9, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.8421052631578948, 0.56, 0.761904761904762, 0.8235294117647058]

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	2.1938	[0.4210526315789474, 0.0, 0.0, 0.4285714285714285, 0.4651162790697675, 0.0, 0.6, 0.30769230769230765, 0.0, 0.2222222222222222, 0.608695652173913, 0.26666666666666666, 0.5, 0.608695652173913, 0.588235294117647, 0.16666666666666669, 0.5161290322580645, 0.3448275862068966, 0.33333333333333337, 0.3673469387755102]
No log	2.0	190	1.5633	[0.5714285714285713, 0.5714285714285714, 0.6666666666666666, 0.6666666666666665, 0.8695652173913044, 0.0, 0.888888888888889, 0.7826086956521738, 0.47058823529411764, 0.5384615384615385, 0.625, 0.3529411764705882, 0.8181818181818182, 0.761904761904762, 0.4444444444444445, 0.5714285714285714, 0.6666666666666666, 0.47058823529411764, 0.5714285714285713, 0.8235294117647058]
No log	3.0	285	1.2788	[0.6153846153846154, 0.5555555555555556, 0.6666666666666666, 0.6, 0.7826086956521738, 0.5454545454545454, 0.6923076923076923, 0.6666666666666666, 0.5555555555555556, 0.5333333333333333, 0.625, 0.33333333333333337, 0.6896551724137931, 0.8000000000000002, 0.5555555555555556, 0.3529411764705882, 0.6666666666666666, 0.45454545454545453, 0.7368421052631577, 0.7777777777777777]
No log	4.0	380	1.0641	[0.6666666666666665, 0.7272727272727274, 0.888888888888889, 0.625, 0.9473684210526316, 0.5714285714285714, 0.9523809523809523, 0.8421052631578948, 0.4615384615384615, 0.7272727272727273, 0.6363636363636365, 0.4285714285714285, 0.9, 0.8181818181818182, 0.588235294117647, 0.5263157894736842, 0.8000000000000002, 0.5925925925925927, 0.7200000000000001, 0.8235294117647058]
No log	5.0	475	1.0319	[0.7, 0.6956521739130435, 1.0, 0.8235294117647058, 0.7499999999999999, 0.5714285714285714, 0.888888888888889, 0.8571428571428572, 0.33333333333333337, 0.7272727272727273, 0.7777777777777777, 0.4285714285714285, 0.8181818181818182, 0.8421052631578948, 0.631578947368421, 0.6666666666666666, 0.7826086956521738, 0.608695652173913, 0.8421052631578948, 0.8000000000000002]
1.4113	6.0	570	1.0243	[0.6, 0.7272727272727274, 1.0, 0.7499999999999999, 0.9523809523809523, 0.36363636363636365, 0.9473684210526316, 0.8571428571428572, 0.33333333333333337, 0.9411764705882353, 0.7, 0.4285714285714285, 0.8571428571428572, 0.75, 0.631578947368421, 0.6, 0.7368421052631577, 0.6, 0.6666666666666666, 0.8235294117647058]
1.4113	7.0	665	0.9206	[0.7, 0.761904761904762, 1.0, 0.888888888888889, 0.8235294117647058, 0.6666666666666665, 0.9473684210526316, 0.8181818181818182, 0.4615384615384615, 0.761904761904762, 0.7, 0.625, 0.8571428571428572, 0.9, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.888888888888889, 0.56, 0.9, 0.8235294117647058]
1.4113	8.0	760	0.8987	[0.631578947368421, 0.761904761904762, 1.0, 0.8235294117647058, 0.9473684210526316, 0.6666666666666665, 0.9, 0.7826086956521738, 0.4615384615384615, 0.8, 0.7, 0.5333333333333333, 0.9, 0.9, 0.8000000000000002, 0.6666666666666666, 0.7777777777777777, 0.5185185185185185, 0.8000000000000002, 0.8235294117647058]
1.4113	9.0	855	0.9027	[0.7368421052631577, 0.7272727272727274, 1.0, 0.7499999999999999, 0.888888888888889, 0.6666666666666665, 0.9, 0.6923076923076923, 0.4615384615384615, 0.8, 0.6666666666666665, 0.4285714285714285, 0.8571428571428572, 0.9, 0.7, 0.6666666666666666, 0.888888888888889, 0.56, 0.8181818181818182, 0.8235294117647058]
1.4113	10.0	950	0.9178	[0.7368421052631577, 0.761904761904762, 1.0, 0.7499999999999999, 0.9473684210526316, 0.6666666666666665, 0.9, 0.75, 0.4615384615384615, 0.8, 0.631578947368421, 0.4285714285714285, 0.8571428571428572, 0.9, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.8421052631578948, 0.56, 0.761904761904762, 0.8235294117647058]

Framework versions

Transformers 4.40.0
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.19.0
Tokenizers 0.19.1

tjl223/song-artist-classifier-v17

song-artist-classifier-v17

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

tjl223/
song-artist-classifier-v17