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模型:
geninhu/whisper-large-v2-multiset-vi
英文openai/whisper-large-v2
此模型是基于数据集None上的 openai/whisper-large-v2 进行微调的版本。它在评估集上取得以下结果:
- 损失: 0.4041
- WER: 15.7710
- CER: 7.6691
模型描述
需要更多信息
预期用途和限制
需要更多信息
训练和评估数据
训练数据:
评估数据:
训练过程
训练超参数
训练过程中使用了以下超参数:
- learning_rate: 1e-07
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- gradient_accumulation_steps: 3
- total_train_batch_size: 24
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- lr_scheduler_warmup_steps: 500
- training_steps: 5000
- mixed_precision_training: Native AMP
训练结果
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Wer | Cer |
|---|---|---|---|---|---|
| 0.3983 | 0.1 | 500 | 0.5338 | 19.5876 | 10.6391 |
| 0.2277 | 1.08 | 1000 | 0.4134 | 16.5826 | 8.2668 |
| 0.172 | 2.05 | 1500 | 0.3968 | 16.3084 | 7.9787 |
| 0.1823 | 3.03 | 2000 | 0.3956 | 16.1768 | 7.8159 |
| 0.1445 | 4.0 | 2500 | 0.3955 | 16.0342 | 7.7438 |
| 0.147 | 4.1 | 3000 | 0.3965 | 15.8807 | 7.7145 |
| 0.1292 | 5.08 | 3500 | 0.4000 | 15.8587 | 7.7065 |
| 0.1187 | 6.05 | 4000 | 0.4029 | 15.7491 | 7.6398 |
| 0.1368 | 7.03 | 4500 | 0.4041 | 15.7600 | 7.6558 |
| 0.1231 | 8.0 | 5000 | 0.4041 | 15.7710 | 7.6691 |
框架版本
- Transformers 4.26.0.dev0
- Pytorch 1.13.0+cu117
- Datasets 2.7.1.dev0
- Tokenizers 0.13.2