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
1.3102	1.0	7057	0.3038	0.3739	0.0787
0.1944	2.0	14114	0.2340	0.3188	0.0634
0.1558	3.0	21171	0.2157	0.3021	0.0598
0.1373	4.0	28228	0.2037	0.2926	0.0574
0.1237	5.0	35285	0.2079	0.3025	0.0591
0.1152	6.0	42342	0.2044	0.2899	0.0583
0.1091	7.0	49399	0.2025	0.3012	0.0567
0.1042	8.0	56456	0.2033	0.2728	0.0552
0.0985	9.0	63513	0.2035	0.2760	0.0543
0.0949	10.0	70570	0.2054	0.2730	0.0541
0.0885	11.0	77627	0.2071	0.2758	0.0557
0.08	12.0	84684	0.2039	0.2743	0.0540
0.0719	13.0	91741	0.2045	0.2648	0.0531
0.063	14.0	98798	0.2133	0.2682	0.0544
0.0555	15.0	105855	0.2107	0.2658	0.0524
0.0471	16.0	112912	0.2408	0.2687	0.0529
0.0399	17.0	119969	0.2419	0.2721	0.0535
0.0341	18.0	127026	0.2587	0.2833	0.0551
0.0293	19.0	134083	0.2518	0.2735	0.0534
0.0255	20.0	141140	0.2795	0.2669	0.0530
0.022	21.0	148197	0.2748	0.2820	0.0543
0.0196	22.0	155254	0.2837	0.2785	0.0529
0.017	23.0	162311	0.2835	0.2749	0.0546

asr-africa/w2v-bert-2.0-CV_Fleurs-lg-100hrs-v4

w2v-bert-2.0-CV_Fleurs-lg-100hrs-v4