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-georgian

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-large-xlsr-53 on the None 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
7.887 0.03 100 3.6607 1.0
4.0646 0.05 200 3.1735 1.0
3.7509 0.08 300 3.2336 1.0
3.8832 0.11 400 3.1474 1.0
3.9646 0.14 500 3.3345 1.0
3.1657 0.16 600 3.0552 1.0
3.0641 0.19 700 3.0919 1.0
1.9443 0.22 800 1.5124 1.0
0.6772 0.25 900 0.6392 0.8845
0.5144 0.27 1000 0.4253 0.7256
0.4361 0.3 1100 0.3405 0.6596
0.4239 0.33 1200 0.2857 0.5969
0.3226 0.36 1300 0.2790 0.5880
0.3508 0.38 1400 0.2492 0.5586
0.3091 0.41 1500 0.2572 0.5655
0.3094 0.44 1600 0.2238 0.5122
0.305 0.47 1700 0.2339 0.5011
0.258 0.49 1800 0.2067 0.5008
0.2673 0.52 1900 0.2201 0.5077
0.2256 0.55 2000 0.1871 0.4633
0.2697 0.58 2100 0.1933 0.4696
0.233 0.6 2200 0.1835 0.4520
0.2078 0.63 2300 0.1761 0.4482
0.2721 0.66 2400 0.1742 0.4406
0.2807 0.69 2500 0.1717 0.4376
0.2397 0.71 2600 0.1788 0.4444
0.2672 0.74 2700 0.1534 0.4126
0.1954 0.77 2800 0.1593 0.4085
0.2753 0.79 2900 0.1575 0.4128
0.1975 0.82 3000 0.1435 0.3926
0.2282 0.85 3100 0.1702 0.4271
0.2372 0.88 3200 0.1417 0.3965
0.229 0.9 3300 0.1385 0.3860
0.2332 0.93 3400 0.1325 0.3805
0.2074 0.96 3500 0.1309 0.375
0.1937 0.99 3600 0.1306 0.3784
0.2211 1.01 3700 0.1402 0.3836
0.1928 1.04 3800 0.1339 0.3714
0.176 1.07 3900 0.1319 0.3743
0.1818 1.1 4000 0.1326 0.3760
0.2191 1.12 4100 0.1312 0.3768
0.1848 1.15 4200 0.1228 0.3599
0.1671 1.18 4300 0.1289 0.3731
0.1759 1.21 4400 0.1245 0.3632
0.1783 1.23 4500 0.1267 0.3545
0.1576 1.26 4600 0.1280 0.3581
0.1726 1.29 4700 0.1215 0.3541
0.1702 1.32 4800 0.1342 0.3690
0.2667 1.34 4900 0.1256 0.3635
0.232 1.37 5000 0.1228 0.3580
0.2012 1.4 5100 0.1183 0.3476
0.1862 1.42 5200 0.1210 0.3535
0.1947 1.45 5300 0.1241 0.3514
0.1806 1.48 5400 0.1151 0.3399
0.1779 1.51 5500 0.1127 0.3426
0.176 1.53 5600 0.1105 0.3446
0.1387 1.56 5700 0.1019 0.3301
0.1621 1.59 5800 0.1038 0.3309
0.1527 1.62 5900 0.1104 0.3398
0.1748 1.64 6000 0.1071 0.3348
0.165 1.67 6100 0.1092 0.3380
0.1384 1.7 6200 0.1063 0.3349
0.1859 1.73 6300 0.1058 0.3250
0.1919 1.75 6400 0.1080 0.3413
0.1425 1.78 6500 0.1050 0.3284
0.1571 1.81 6600 0.1002 0.3244
0.1591 1.84 6700 0.0999 0.3238
0.1615 1.86 6800 0.0961 0.3157
0.148 1.89 6900 0.0993 0.3197
0.1893 1.92 7000 0.0963 0.3219
0.1586 1.95 7100 0.0970 0.3227
0.1932 1.97 7200 0.0955 0.3200
0.172 2.0 7300 0.0930 0.3159
0.1617 2.03 7400 0.0972 0.3170
0.1644 2.06 7500 0.0923 0.3117
0.1098 2.08 7600 0.1001 0.3186
0.1456 2.11 7700 0.1028 0.3262
0.1518 2.14 7800 0.1018 0.3177
0.1485 2.16 7900 0.0986 0.3153
0.1411 2.19 8000 0.0938 0.3117
0.1439 2.22 8100 0.0937 0.3124
0.1469 2.25 8200 0.0919 0.3096
0.1476 2.27 8300 0.0939 0.3099
0.1678 2.3 8400 0.0926 0.3095
0.1705 2.33 8500 0.0973 0.3167
0.1323 2.36 8600 0.0910 0.3055
0.1258 2.38 8700 0.0872 0.3017
0.1536 2.41 8800 0.0963 0.3103
0.1628 2.44 8900 0.0871 0.3045
0.1504 2.47 9000 0.0898 0.3038
0.1301 2.49 9100 0.0856 0.2966
0.1488 2.52 9200 0.0846 0.2978
0.1621 2.55 9300 0.0855 0.3024
0.1453 2.58 9400 0.0830 0.2940
0.13 2.6 9500 0.0824 0.2920
0.1225 2.63 9600 0.0830 0.2920
0.1337 2.66 9700 0.0838 0.2914
0.1192 2.69 9800 0.0846 0.2992
0.1478 2.71 9900 0.0794 0.2921
0.1188 2.74 10000 0.0771 0.2875
0.2217 2.77 10100 0.0840 0.3002
0.1169 2.79 10200 0.0769 0.2876
0.1334 2.82 10300 0.0782 0.2875
0.1623 2.85 10400 0.0833 0.2948
0.2 2.88 10500 0.0772 0.2856
0.1288 2.9 10600 0.0773 0.2854
0.1201 2.93 10700 0.0782 0.2885
0.1467 2.96 10800 0.0778 0.2864
0.1452 2.99 10900 0.0747 0.2825
0.1182 3.01 11000 0.0759 0.2812
0.1078 3.04 11100 0.0744 0.2771
0.1426 3.07 11200 0.0797 0.2883
0.1322 3.1 11300 0.0765 0.2797
0.1655 3.12 11400 0.0743 0.2885
0.1243 3.15 11500 0.0744 0.2792
0.1724 3.18 11600 0.0749 0.2778
0.1136 3.21 11700 0.0730 0.2764
0.1428 3.23 11800 0.0776 0.2836
0.1189 3.26 11900 0.0788 0.2893
0.1065 3.29 12000 0.0732 0.2746
0.14 3.32 12100 0.0720 0.2756
2.7696 3.34 12200 2.8195 1.0
0.7388 3.37 12300 0.4293 0.7221
0.1829 3.4 12400 0.0925 0.2933
0.1534 3.42 12500 0.0794 0.2763
0.134 3.45 12600 0.0768 0.2719
0.1095 3.48 12700 0.0716 0.2641
0.1185 3.51 12800 0.0702 0.2603
0.2156 3.53 12900 0.1122 0.3044
0.1246 3.56 13000 0.0792 0.2679
0.1023 3.59 13100 0.0749 0.2646
0.1302 3.62 13200 0.0696 0.2569
0.1168 3.64 13300 0.0675 0.2539
0.0907 3.67 13400 0.0661 0.2495
0.1111 3.7 13500 0.0642 0.2493
0.1003 3.73 13600 0.0626 0.2463
0.12 3.75 13700 0.0617 0.2453
0.1268 3.78 13800 0.0607 0.2447
0.0903 3.81 13900 0.0599 0.2430
0.0809 3.84 14000 0.0589 0.2426
0.1066 3.86 14100 0.0576 0.2392
0.1015 3.89 14200 0.0569 0.2374
0.1035 3.92 14300 0.0554 0.2365
0.084 3.95 14400 0.0549 0.2338
0.0774 3.97 14500 0.0541 0.2333
0.0928 4.0 14600 0.0542 0.2342
0.095 4.03 14700 0.0536 0.2352
0.0941 4.05 14800 0.0533 0.2321
0.0681 4.08 14900 0.0521 0.2294
0.0681 4.11 15000 0.0512 0.2291
0.073 4.14 15100 0.0506 0.2275
0.0918 4.16 15200 0.0506 0.2279
0.0751 4.19 15300 0.0507 0.2283
0.0952 4.22 15400 0.0496 0.2295
0.0839 4.25 15500 0.0487 0.2257
0.1116 4.27 15600 0.0498 0.2258
0.0775 4.3 15700 0.0487 0.2250
0.0801 4.33 15800 0.0483 0.2251
0.111 4.36 15900 0.0483 0.2240
0.0989 4.38 16000 0.0479 0.2220
0.0885 4.41 16100 0.0472 0.2224
0.0755 4.44 16200 0.0472 0.2211
0.0769 4.47 16300 0.0467 0.2206
0.1033 4.49 16400 0.0464 0.2215
0.082 4.52 16500 0.0464 0.2208
0.0847 4.55 16600 0.0459 0.2201
0.1126 4.58 16700 0.0452 0.2204
1.7417 4.6 16800 1.3754 1.0985
0.1646 4.63 16900 0.0896 0.2682
0.1214 4.66 17000 0.0622 0.2345
0.1068 4.68 17100 0.0575 0.2300
0.1223 4.71 17200 0.0548 0.2269
0.1038 4.74 17300 0.0527 0.2261
0.1092 4.77 17400 0.0520 0.2252
0.0931 4.79 17500 0.0516 0.2253
0.132 4.82 17600 0.0509 0.2241
0.09 4.85 17700 0.0504 0.2231
0.0921 4.88 17800 0.0497 0.2225
0.0765 4.9 17900 0.0492 0.2214
0.0999 4.93 18000 0.0487 0.2209
0.0831 4.96 18100 0.0486 0.2207
0.1 4.99 18200 0.0480 0.2203

Framework versions