Loss: 0.9808
F1: [0.6666666666666666, 1.0, 0.888888888888889, 0.8235294117647058, 0.7368421052631577, 0.5, 1.0, 0.4285714285714285, 0.9, 0.8000000000000002, 0.56, 0.5555555555555556, 0.761904761904762, 0.4210526315789474, 0.75, 0.8181818181818182, 0.75, 0.5, 0.375, 0.8695652173913044]

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	2.3358	[0.0, 0.27397260273972607, 0.22222222222222224, 0.28571428571428575, 0.16666666666666669, 0.33333333333333326, 0.17391304347826086, 0.0, 0.0, 0.3636363636363636, 0.33333333333333326, 0.16666666666666666, 0.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.43478260869565216, 0.0, 0.0, 0.16666666666666669]
No log	2.0	190	1.8650	[0.13333333333333333, 0.7368421052631577, 0.6, 0.5, 0.30769230769230765, 0.23529411764705882, 0.6666666666666665, 0.18181818181818182, 0.30769230769230765, 0.6956521739130435, 0.38461538461538464, 0.33333333333333337, 0.0, 0.125, 0.6666666666666666, 0.4444444444444445, 0.35294117647058826, 0.41666666666666663, 0.0, 0.5128205128205129]
No log	3.0	285	1.5266	[0.4, 0.7200000000000001, 0.625, 0.6153846153846154, 0.5263157894736842, 0.3529411764705882, 0.6666666666666666, 0.4, 0.8000000000000002, 0.8181818181818182, 0.5263157894736842, 0.5185185185185185, 0.30769230769230765, 0.37499999999999994, 0.6666666666666666, 0.6, 0.5263157894736842, 0.5555555555555556, 0.0, 0.6666666666666666]
No log	4.0	380	1.3070	[0.631578947368421, 0.9090909090909091, 0.8421052631578948, 0.8181818181818182, 0.6666666666666666, 0.4444444444444445, 0.5, 0.4285714285714285, 0.8000000000000002, 0.8571428571428572, 0.6666666666666666, 0.6666666666666666, 0.631578947368421, 0.38461538461538464, 0.75, 0.6666666666666666, 0.5714285714285715, 0.5, 0.22222222222222224, 0.9090909090909091]
No log	5.0	475	1.2589	[0.5517241379310345, 0.9473684210526316, 0.7499999999999999, 0.8421052631578948, 0.6666666666666665, 0.5714285714285713, 0.888888888888889, 0.4285714285714285, 0.7777777777777777, 0.8000000000000002, 0.5384615384615384, 0.5833333333333334, 0.761904761904762, 0.47058823529411764, 0.75, 0.7826086956521738, 0.7368421052631577, 0.33333333333333337, 0.18181818181818182, 0.8695652173913044]
1.6826	6.0	570	1.0921	[0.6666666666666667, 0.9473684210526316, 0.8235294117647058, 0.8235294117647058, 0.7058823529411764, 0.45454545454545453, 0.9090909090909091, 0.4285714285714285, 0.9, 0.8000000000000002, 0.5833333333333334, 0.6956521739130435, 0.6666666666666666, 0.380952380952381, 0.75, 0.7826086956521738, 0.75, 0.5, 0.3333333333333333, 0.8695652173913044]
1.6826	7.0	665	1.0336	[0.6956521739130436, 1.0, 0.8421052631578948, 0.8235294117647058, 0.7058823529411764, 0.5263157894736842, 0.9473684210526316, 0.4285714285714285, 0.9, 0.761904761904762, 0.5833333333333334, 0.631578947368421, 0.761904761904762, 0.380952380952381, 0.5714285714285715, 0.8181818181818182, 0.7999999999999999, 0.4615384615384615, 0.5, 0.8333333333333333]
1.6826	8.0	760	0.9746	[0.6956521739130436, 1.0, 0.8421052631578948, 0.888888888888889, 0.7368421052631577, 0.5, 0.9523809523809523, 0.4285714285714285, 0.9, 0.8000000000000002, 0.5454545454545454, 0.8000000000000002, 0.7272727272727272, 0.5263157894736842, 0.75, 0.8181818181818182, 0.75, 0.5, 0.39999999999999997, 0.9090909090909091]
1.6826	9.0	855	0.9698	[0.6956521739130436, 1.0, 0.8235294117647058, 0.888888888888889, 0.7368421052631577, 0.5555555555555556, 1.0, 0.4285714285714285, 0.8181818181818182, 0.8000000000000002, 0.5833333333333334, 0.761904761904762, 0.8000000000000002, 0.5555555555555556, 0.75, 0.8181818181818182, 0.75, 0.47058823529411764, 0.5, 0.8695652173913044]
1.6826	10.0	950	0.9808	[0.6666666666666666, 1.0, 0.888888888888889, 0.8235294117647058, 0.7368421052631577, 0.5, 1.0, 0.4285714285714285, 0.9, 0.8000000000000002, 0.56, 0.5555555555555556, 0.761904761904762, 0.4210526315789474, 0.75, 0.8181818181818182, 0.75, 0.5, 0.375, 0.8695652173913044]

Framework versions

Transformers 4.38.2
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2

tjl223/song-artist-classifier-v8-wd-0-02

song-artist-classifier-v8-wd-0-02

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

tjl223/
song-artist-classifier-v8-wd-0-02