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-large-xlsr-mecita-coraa-portuguese-all-clean-02

This model is a fine-tuned version of Edresson/wav2vec2-large-xlsr-coraa-portuguese on an unknown 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 Wer Cer
25.9355 1.0 67 3.6433 1.0 1.0
9.9266 2.0 134 3.0004 1.0 1.0
3.0568 3.0 201 2.9226 1.0 1.0
3.0568 4.0 268 2.8955 1.0 1.0
2.9257 5.0 335 2.8838 1.0 1.0
2.8908 6.0 402 2.8047 1.0 1.0
2.8908 7.0 469 1.8146 1.0 0.5476
2.3697 8.0 536 0.6459 0.3310 0.0821
1.0965 9.0 603 0.4066 0.2195 0.0544
1.0965 10.0 670 0.3180 0.1903 0.0469
0.6221 11.0 737 0.2729 0.1719 0.0440
0.5212 12.0 804 0.2349 0.1584 0.0400
0.5212 13.0 871 0.2107 0.1389 0.0367
0.4267 14.0 938 0.2016 0.1365 0.0365
0.371 15.0 1005 0.1938 0.1289 0.0354
0.371 16.0 1072 0.1803 0.1205 0.0323
0.3495 17.0 1139 0.1746 0.1167 0.0314
0.3183 18.0 1206 0.1715 0.1105 0.0312
0.3183 19.0 1273 0.1586 0.1063 0.0297
0.2914 20.0 1340 0.1537 0.1014 0.0280
0.2909 21.0 1407 0.1475 0.1004 0.0280
0.2909 22.0 1474 0.1434 0.1056 0.0284
0.2614 23.0 1541 0.1428 0.1073 0.0285
0.2434 24.0 1608 0.1444 0.1025 0.0282
0.2434 25.0 1675 0.1413 0.1000 0.0275
0.2423 26.0 1742 0.1412 0.1000 0.0278
0.2297 27.0 1809 0.1385 0.0948 0.0258
0.2297 28.0 1876 0.1371 0.0966 0.0268
0.211 29.0 1943 0.1359 0.1000 0.0274
0.2101 30.0 2010 0.1310 0.0966 0.0260
0.2101 31.0 2077 0.1319 0.0986 0.0277
0.2004 32.0 2144 0.1292 0.0924 0.0256
0.2064 33.0 2211 0.1296 0.1000 0.0268
0.2064 34.0 2278 0.1313 0.0990 0.0266
0.1841 35.0 2345 0.1260 0.0952 0.0256
0.1855 36.0 2412 0.1265 0.0973 0.0263
0.1855 37.0 2479 0.1283 0.0959 0.0257
0.1786 38.0 2546 0.1265 0.0966 0.0265
0.1691 39.0 2613 0.1242 0.0893 0.0246
0.1691 40.0 2680 0.1264 0.0959 0.0262
0.1694 41.0 2747 0.1263 0.0945 0.0262
0.1654 42.0 2814 0.1263 0.0969 0.0261
0.1654 43.0 2881 0.1262 0.0948 0.0257
0.1624 44.0 2948 0.1234 0.0920 0.0247
0.1705 45.0 3015 0.1242 0.0966 0.0257
0.1705 46.0 3082 0.1224 0.0959 0.0252
0.1664 47.0 3149 0.1278 0.0962 0.0261
0.1603 48.0 3216 0.1231 0.0948 0.0258
0.1603 49.0 3283 0.1273 0.0955 0.0257
0.1448 50.0 3350 0.1224 0.0924 0.0248
0.1764 51.0 3417 0.1198 0.0945 0.0247
0.1764 52.0 3484 0.1227 0.0986 0.0260
0.1454 53.0 3551 0.1205 0.0952 0.0249
0.1539 54.0 3618 0.1203 0.0934 0.0245
0.1539 55.0 3685 0.1225 0.0973 0.0252
0.1532 56.0 3752 0.1214 0.0948 0.0255
0.142 57.0 3819 0.1194 0.0941 0.0253
0.142 58.0 3886 0.1200 0.0969 0.0250
0.1512 59.0 3953 0.1178 0.0917 0.0249
0.1276 60.0 4020 0.1158 0.0938 0.0252
0.1276 61.0 4087 0.1189 0.0896 0.0249
0.1436 62.0 4154 0.1223 0.0931 0.0254
0.1418 63.0 4221 0.1216 0.0938 0.0254
0.1418 64.0 4288 0.1205 0.0917 0.0252
0.1449 65.0 4355 0.1222 0.0900 0.0247
0.1392 66.0 4422 0.1215 0.0955 0.0256
0.1392 67.0 4489 0.1222 0.0955 0.0255
0.1293 68.0 4556 0.1204 0.0934 0.0254
0.1329 69.0 4623 0.1259 0.0924 0.0250
0.1329 70.0 4690 0.1274 0.0952 0.0256
0.1264 71.0 4757 0.1247 0.0903 0.0252
0.1396 72.0 4824 0.1205 0.0924 0.0252
0.1396 73.0 4891 0.1202 0.0945 0.0252
0.1399 74.0 4958 0.1192 0.0938 0.0252
0.1285 75.0 5025 0.1194 0.0962 0.0254
0.1285 76.0 5092 0.1193 0.0945 0.0254
0.1245 77.0 5159 0.1186 0.0910 0.0246
0.1254 78.0 5226 0.1181 0.0917 0.0245
0.1254 79.0 5293 0.1187 0.0903 0.0241
0.1334 80.0 5360 0.1189 0.0917 0.0247

Framework versions