Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer	Mer	Wil	Wip
No log	0.1	10	3.5619	0.4169	0.3723	0.5496	0.4504
No log	0.21	20	3.5594	0.4169	0.3723	0.5496	0.4504
No log	0.31	30	3.5458	0.4159	0.3714	0.5483	0.4517
No log	0.41	40	3.5232	0.4130	0.3694	0.5466	0.4534
3.2935	0.52	50	3.4551	0.4120	0.3705	0.5481	0.4519
3.2935	0.62	60	3.3467	0.4110	0.3693	0.5459	0.4541
3.2935	0.72	70	3.2663	0.4130	0.3710	0.5485	0.4515
3.2935	0.82	80	3.1465	0.4100	0.3687	0.5455	0.4545
3.2935	0.93	90	3.0399	0.4031	0.3638	0.5396	0.4604
2.9491	1.03	100	2.9119	0.4002	0.3608	0.5345	0.4655
2.9491	1.13	110	2.8013	0.3982	0.3594	0.5332	0.4668
2.9491	1.24	120	2.6663	0.4051	0.3643	0.5379	0.4621
2.9491	1.34	130	2.5040	0.4022	0.3623	0.5341	0.4659
2.9491	1.44	140	2.3220	0.3972	0.3604	0.5254	0.4746
2.3522	1.55	150	2.1172	0.3638	0.3342	0.4918	0.5082
2.3522	1.65	160	1.8729	0.3609	0.3315	0.4867	0.5133
2.3522	1.75	170	1.6150	0.3707	0.3409	0.4917	0.5083
2.3522	1.86	180	1.3932	0.4464	0.4131	0.5460	0.4540
2.3522	1.96	190	1.2081	0.3658	0.3454	0.4773	0.5227
1.4367	2.06	200	0.9976	0.3333	0.3127	0.4403	0.5597
1.4367	2.16	210	0.8126	0.2852	0.2698	0.4117	0.5883
1.4367	2.27	220	0.6996	0.2753	0.2610	0.3962	0.6038
1.4367	2.37	230	0.6348	0.2380	0.2264	0.3540	0.6460
1.4367	2.47	240	0.5850	0.2262	0.2156	0.3414	0.6586
0.7217	2.58	250	0.5463	0.2153	0.2049	0.3260	0.6740
0.7217	2.68	260	0.5130	0.2055	0.1957	0.3103	0.6897
0.7217	2.78	270	0.4870	0.1898	0.1819	0.2911	0.7089
0.7217	2.89	280	0.4659	0.1809	0.1739	0.2792	0.7208
0.7217	2.99	290	0.4492	0.1819	0.1747	0.2778	0.7222
0.5116	3.09	300	0.4375	0.1770	0.1698	0.2706	0.7294
0.5116	3.2	310	0.4252	0.1799	0.1722	0.2720	0.7280
0.5116	3.3	320	0.4112	0.1780	0.1704	0.2704	0.7296
0.5116	3.4	330	0.3990	0.1721	0.1653	0.2626	0.7374
0.5116	3.51	340	0.3887	0.1583	0.1523	0.2417	0.7583
0.4371	3.61	350	0.3777	0.1593	0.1534	0.2429	0.7571
0.4371	3.71	360	0.3625	0.1563	0.1503	0.2366	0.7634
0.4371	3.81	370	0.3523	0.1504	0.1449	0.2283	0.7717
0.4371	3.92	380	0.3488	0.1485	0.1430	0.2256	0.7744
0.4371	4.02	390	0.3443	0.1475	0.1420	0.2239	0.7761
0.3618	4.12	400	0.3383	0.1465	0.1411	0.2230	0.7770
0.3618	4.23	410	0.3323	0.1455	0.1404	0.2209	0.7791
0.3618	4.33	420	0.3284	0.1514	0.1461	0.2297	0.7703
0.3618	4.43	430	0.3201	0.1475	0.1419	0.2215	0.7785
0.3618	4.54	440	0.3140	0.1436	0.1383	0.2163	0.7837
0.3404	4.64	450	0.3087	0.1436	0.1384	0.2158	0.7842
0.3404	4.74	460	0.3040	0.1386	0.1342	0.2095	0.7905
0.3404	4.85	470	0.3006	0.1347	0.1305	0.2050	0.7950
0.3404	4.95	480	0.2963	0.1347	0.1304	0.2040	0.7960
0.3404	5.05	490	0.2944	0.1426	0.1372	0.2136	0.7864
0.3062	5.15	500	0.2955	0.1396	0.1345	0.2094	0.7906
0.3062	5.26	510	0.2940	0.1396	0.1346	0.2111	0.7889

Framework versions

Transformers 4.29.0.dev0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3

mikemason/whisper-tiny-cb

whisper-tiny-cb

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

mikemason/
whisper-tiny-cb