You can deploy this model and start earning money today!

lgris/
wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese-cv7

Name: wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese-cv7
Availability: InStock

Views

No views yet

wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese-cv7

This model is a fine-tuned version of Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese on the common_voice dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

More information needed

More information needed

More information needed

The following hyperparameters were used during training:

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
0.4779	0.13	100	0.2620	0.2020
0.4505	0.26	200	0.2339	0.1998
0.4285	0.39	300	0.2507	0.2109
0.4148	0.52	400	0.2311	0.2101
0.4072	0.65	500	0.2278	0.1899
0.388	0.78	600	0.2193	0.1898
0.3952	0.91	700	0.2108	0.1901
0.3851	1.04	800	0.2121	0.1788
0.3496	1.17	900	0.2154	0.1776
0.3063	1.3	1000	0.2095	0.1730
0.3376	1.43	1100	0.2129	0.1801
0.3273	1.56	1200	0.2132	0.1776
0.3347	1.69	1300	0.2054	0.1698
0.323	1.82	1400	0.1986	0.1724
0.3079	1.95	1500	0.2005	0.1701
0.3029	2.08	1600	0.2159	0.1644
0.2694	2.21	1700	0.1992	0.1678
0.2733	2.34	1800	0.2032	0.1657
0.269	2.47	1900	0.2056	0.1592
0.2869	2.6	2000	0.2058	0.1616
0.2813	2.73	2100	0.1868	0.1584
0.2616	2.86	2200	0.1841	0.1550
0.2809	2.99	2300	0.1902	0.1577
0.2598	3.12	2400	0.1910	0.1514
0.24	3.25	2500	0.1971	0.1555
0.2481	3.38	2600	0.1853	0.1537
0.2437	3.51	2700	0.1897	0.1496
0.2384	3.64	2800	0.1842	0.1495
0.2405	3.77	2900	0.1884	0.1500
0.2372	3.9	3000	0.1950	0.1548
0.229	4.03	3100	0.1928	0.1477
0.2047	4.16	3200	0.1891	0.1472
0.2102	4.29	3300	0.1930	0.1473
0.199	4.42	3400	0.1914	0.1456
0.2121	4.55	3500	0.1840	0.1437
0.211	4.67	3600	0.1843	0.1403
0.2072	4.8	3700	0.1836	0.1428
0.2224	4.93	3800	0.1747	0.1412
0.1974	5.06	3900	0.1813	0.1416
0.1895	5.19	4000	0.1869	0.1406
0.1763	5.32	4100	0.1830	0.1394
0.2001	5.45	4200	0.1775	0.1394
0.1909	5.58	4300	0.1806	0.1373
0.1812	5.71	4400	0.1784	0.1359
0.1737	5.84	4500	0.1778	0.1353
0.1915	5.97	4600	0.1777	0.1349
0.1921	6.1	4700	0.1784	0.1359
0.1805	6.23	4800	0.1757	0.1348
0.1742	6.36	4900	0.1771	0.1341
0.1709	6.49	5000	0.1777	0.1339