automatic-speech-recognition dna_r9.4.1 generated_from_trainer

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

wav2vec2-tiny-1-cnn-fp16-demo

This model is a fine-tuned version of yenpolin/wav2vec2-tiny-1-cnn on the DNA_R9.4.1 - NA dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Mean Acc Median Acc
0.5146 1.0 1000 0.3673 0.0 0.0
0.3785 2.0 2000 0.3447 0.0 0.0
0.364 3.0 3000 0.3317 0.0 0.0
0.3523 4.0 4000 0.3249 0.0027 0.0
0.3447 5.0 5000 0.3181 0.0027 0.0
0.3386 6.0 6000 0.3123 0.0027 0.0
0.3334 7.0 7000 0.3085 0.0027 0.0
0.3294 8.0 8000 0.3046 0.0 0.0
0.326 9.0 9000 0.3027 0.0 0.0
0.323 10.0 10000 0.2978 0.0 0.0
0.32 11.0 11000 0.2963 0.0027 0.0
0.3061 12.0 12000 0.2616 0.0465 0.0
0.2818 13.0 13000 0.2575 0.0486 0.0
0.2768 14.0 14000 0.2517 0.1075 0.0
0.2731 15.0 15000 0.2492 0.0397 0.0
0.2697 16.0 16000 0.2448 0.0648 0.0
0.2658 17.0 17000 0.2444 0.1171 0.0
0.2619 18.0 18000 0.2385 0.1305 0.0
0.2585 19.0 19000 0.2389 0.0960 0.0
0.2546 20.0 20000 0.2326 0.0909 0.0
0.2505 21.0 21000 0.2287 0.0635 0.0
0.2462 22.0 22000 0.2240 0.1070 0.0
0.2408 23.0 23000 0.2190 0.1429 0.0
0.2334 24.0 24000 0.2109 0.7212 0.0
0.225 25.0 25000 0.2027 0.7305 0.0
0.2178 26.0 26000 0.1980 0.8186 0.0
0.2115 27.0 27000 0.1937 0.9743 0.0
0.2065 28.0 28000 0.1892 0.8266 0.0
0.2026 29.0 29000 0.1890 0.1615 0.0
0.1987 30.0 30000 0.1836 1.0021 0.0
0.1953 31.0 31000 0.1830 0.8009 0.0
0.1921 32.0 32000 0.1821 1.2837 0.0
0.1893 33.0 33000 0.1819 0.5987 0.0
0.1865 34.0 34000 0.1835 0.9360 0.0
0.1835 35.0 35000 0.1796 1.3452 0.0
0.1808 36.0 36000 0.1816 1.4669 0.0
0.1779 37.0 37000 0.1806 2.4269 0.0
0.1755 38.0 38000 0.1787 0.7843 0.0
0.1726 39.0 39000 0.1807 1.8650 0.0
0.1699 40.0 40000 0.1811 2.1893 0.0
0.167 41.0 41000 0.1799 1.7285 0.0
0.1644 42.0 42000 0.1792 1.5862 0.0
0.1617 43.0 43000 0.1785 1.5165 0.0
0.159 44.0 44000 0.1806 1.1542 0.0
0.1563 45.0 45000 0.1804 1.8334 0.0
0.1539 46.0 46000 0.1830 2.1450 0.0
0.1515 47.0 47000 0.1835 2.2905 0.0
0.1489 48.0 48000 0.1821 2.4879 0.0
0.1465 49.0 49000 0.1806 1.6113 0.0
0.1441 50.0 50000 0.1857 1.7132 0.0
0.1418 51.0 51000 0.1847 1.2830 0.0
0.1394 52.0 52000 0.1862 1.8548 0.0
0.137 53.0 53000 0.1815 2.1585 0.0
0.1345 54.0 54000 0.1896 1.1918 0.0
0.1325 55.0 55000 0.1892 1.5508 0.0
0.1304 56.0 56000 0.1879 1.5180 0.0
0.1282 57.0 57000 0.1868 0.8048 0.0
0.126 58.0 58000 0.1906 1.6521 0.0
0.1243 59.0 59000 0.1879 1.3255 0.0
0.1222 60.0 60000 0.1884 1.2970 0.0
0.1202 61.0 61000 0.1905 1.5370 0.0
0.1184 62.0 62000 0.1936 1.7408 0.0
0.1167 63.0 63000 0.1922 1.5556 0.0
0.1149 64.0 64000 0.1960 1.5176 0.0
0.1133 65.0 65000 0.1966 1.8577 0.0
0.1117 66.0 66000 0.1942 2.1886 0.0
0.1102 67.0 67000 0.1961 1.4547 0.0
0.1087 68.0 68000 0.1965 1.5482 0.0
0.1072 69.0 69000 0.1965 1.5644 0.0
0.1058 70.0 70000 0.1982 1.5436 0.0
0.1045 71.0 71000 0.1956 2.2319 0.0
0.1033 72.0 72000 0.2037 2.5393 0.0
0.1019 73.0 73000 0.1977 1.9089 0.0
0.1008 74.0 74000 0.1983 1.6957 0.0
0.0997 75.0 75000 0.1980 3.0164 0.0
0.0986 76.0 76000 0.2004 1.8043 0.0
0.0976 77.0 77000 0.2025 1.8234 0.0
0.0966 78.0 78000 0.2006 2.1719 0.0
0.0957 79.0 79000 0.1991 1.8594 0.0
0.0948 80.0 80000 0.2037 1.9660 0.0
0.094 81.0 81000 0.2000 2.2630 0.0
0.0932 82.0 82000 0.2068 2.3164 0.0
0.0925 83.0 83000 0.2004 2.0110 0.0
0.0918 84.0 84000 0.2034 2.4419 0.0
0.0912 85.0 85000 0.2031 2.0823 0.0
0.0906 86.0 86000 0.2039 2.3955 0.0
0.0901 87.0 87000 0.2042 2.4907 0.0
0.0897 88.0 88000 0.2052 2.3399 0.0
0.0892 89.0 89000 0.2050 2.3214 0.0
0.0888 90.0 90000 0.2052 2.1339 0.0
0.0884 91.0 91000 0.2050 2.3432 0.0
0.0881 92.0 92000 0.2052 2.3161 0.0
0.0878 93.0 93000 0.2050 2.4258 0.0
0.0876 94.0 94000 0.2051 2.2742 0.0
0.0874 95.0 95000 0.2065 2.3400 0.0
0.0872 96.0 96000 0.2063 2.4099 0.0
0.0871 97.0 97000 0.2060 2.4249 0.0
0.087 98.0 98000 0.2064 2.4826 0.0
0.0869 99.0 99000 0.2064 2.4447 0.0
0.0869 100.0 100000 0.2063 2.4426 0.0

Framework versions