Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
0.0302	0.0133	2000	0.4860	35.3360
0.0295	0.0267	4000	1.1581	68.4949
0.012	0.04	6000	1.5291	74.0004
0.0414	0.0533	8000	1.2438	52.7737
0.0182	0.0667	10000	0.8376	42.7884
0.1587	1.0036	12000	0.8948	56.5418
0.0171	1.0169	14000	0.2287	24.3668
0.0091	1.0303	16000	0.2784	29.4327
0.0203	1.0436	18000	0.7188	48.5870
0.0049	1.0569	20000	0.6854	56.7302
0.005	1.0703	22000	0.3096	27.8208
0.031	2.0072	24000	0.2844	21.8129
0.003	2.0205	26000	0.2614	30.2910
0.0035	2.0339	28000	0.2606	26.0833
0.0041	2.0472	30000	0.1999	21.2476
0.0098	2.0605	32000	0.5752	29.4746
0.0037	2.0739	34000	0.3261	26.2717
0.0032	3.0108	36000	0.2212	17.4587
0.007	3.0242	38000	0.3339	20.9546
0.0031	3.0375	40000	0.1694	14.6745
0.0033	3.0508	42000	0.1841	17.6680
0.0014	3.0642	44000	0.5416	28.8047
0.0107	4.0011	46000	0.2130	21.7710
0.0018	4.0144	48000	0.1746	16.0352
0.0015	4.0278	50000	0.3526	21.7291
0.003	4.0411	52000	0.4322	26.7113
0.0021	4.0544	54000	0.2456	20.1591
0.0024	4.0678	56000	0.1220	14.2977
0.0098	5.0047	58000	0.1377	11.0948
0.0015	5.0180	60000	0.1015	10.8646
0.0005	5.0314	62000	0.0706	8.6875
0.0008	5.0447	64000	0.3832	19.3427
0.0005	5.0580	66000	0.1916	18.5472
0.0005	5.0714	68000	0.2045	14.9676
0.0013	6.0083	70000	0.2299	15.5956
0.0002	6.0216	72000	0.1298	12.3090
0.0002	6.0350	74000	0.2143	12.7695
0.0007	6.0483	76000	0.1400	13.2301
0.0016	6.0616	78000	0.4085	22.3990
0.0004	6.0750	80000	0.1924	17.2912
0.0004	7.0119	82000	0.0730	6.7616
0.0027	7.0252	84000	0.3330	19.2380
0.0007	7.0386	86000	0.1257	9.4829
0.0001	7.0519	88000	0.1590	11.6182
0.0003	7.0652	90000	0.2138	15.0932
0.0028	8.0022	92000	0.0639	6.1126
0.0001	8.0155	94000	0.1049	8.7293
0.0002	8.0289	96000	0.2441	16.8097
0.0015	8.0422	98000	0.2630	16.8934
0.0006	8.0555	100000	0.2008	13.3975
0.0001	8.0689	102000	0.1198	10.1737
0.0008	9.0058	104000	0.1060	8.4572
0.0004	9.0191	106000	0.1170	9.4829
0.0	9.0325	108000	0.0743	6.5522
0.0001	9.0458	110000	0.3919	20.8290
0.0002	9.0591	112000	0.2044	16.4120
0.0003	9.0725	114000	0.2140	10.2994
0.0002	10.0094	116000	0.2202	12.0159
0.0005	10.0227	118000	0.0699	7.0128
0.0001	10.0361	120000	0.1557	8.2688
0.0005	10.0494	122000	0.0664	6.6150
0.0002	10.0627	124000	0.2164	14.9257
0.0004	10.0761	126000	0.1117	8.6665
0.0002	11.0130	128000	0.1079	7.5989
0.0004	11.0263	130000	0.1097	9.8388
0.0001	11.0397	132000	0.0937	6.5732
0.0004	11.0530	134000	0.0924	6.0917
0.0005	11.0663	136000	0.0742	7.0128
0.0014	12.0033	138000	0.0329	3.1610
0.0006	12.0166	140000	0.0429	3.6843
0.0003	12.0299	142000	0.1221	9.2108
0.003	12.0433	144000	0.0472	4.7101
0.0003	12.0566	146000	0.0487	4.2077
0.0035	12.0699	148000	0.0388	3.8309
0.0162	13.0069	150000	0.0349	3.2656

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

albertuspekerti/whispertiny_fruit25syl_v7

whispertiny_fruit25syl_v7

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

albertuspekerti/
whispertiny_fruit25syl_v7