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. -->

xlsr-syntesized-turkish-8-hour-hlr

This model is a fine-tuned version of facebook/wav2vec2-xls-r-300m 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
6.1187 0.26 100 3.4197 1.0
3.1586 0.52 200 3.0503 1.0
2.3038 0.78 300 1.0263 0.8136
0.6749 1.04 400 0.3799 0.4198
0.4344 1.3 500 0.2965 0.3424
0.3568 1.56 600 0.2467 0.2779
0.3086 1.82 700 0.2358 0.2642
0.2715 2.08 800 0.1953 0.2363
0.2444 2.34 900 0.1857 0.2594
0.232 2.6 1000 0.1775 0.2223
0.2297 2.86 1100 0.1622 0.1979
0.1795 3.12 1200 0.1593 0.2007
0.1751 3.39 1300 0.1481 0.1823
0.1545 3.65 1400 0.1488 0.2003
0.165 3.91 1500 0.1350 0.1825
0.1438 4.17 1600 0.1293 0.1626
0.1194 4.43 1700 0.1240 0.1718
0.1291 4.69 1800 0.1220 0.1653
0.1184 4.95 1900 0.1217 0.1616
0.115 5.21 2000 0.1215 0.1443
0.0964 5.47 2100 0.1215 0.1463
0.0951 5.73 2200 0.1242 0.1478
0.1002 5.99 2300 0.1188 0.1533
0.0866 6.25 2400 0.1343 0.1550
0.0838 6.51 2500 0.1194 0.1428
0.0772 6.77 2600 0.1228 0.1478
0.0834 7.03 2700 0.1278 0.1493
0.0705 7.29 2800 0.1221 0.1578
0.0758 7.55 2900 0.1240 0.1409
0.0738 7.81 3000 0.1142 0.1415
0.0623 8.07 3100 0.1272 0.1307
0.0615 8.33 3200 0.1263 0.1292
0.0586 8.59 3300 0.1262 0.1317
0.066 8.85 3400 0.1370 0.1339
0.0558 9.11 3500 0.1226 0.1326
0.0546 9.38 3600 0.1308 0.1320
0.0582 9.64 3700 0.1311 0.1349
0.062 9.9 3800 0.1300 0.1252
0.0551 10.16 3900 0.1302 0.1261
0.0499 10.42 4000 0.1344 0.1240
0.046 10.68 4100 0.1219 0.1297
0.0513 10.94 4200 0.1292 0.1286
0.0481 11.2 4300 0.1339 0.1253
0.0458 11.46 4400 0.1243 0.1232
0.0458 11.72 4500 0.1352 0.1263
0.0469 11.98 4600 0.1308 0.1191
0.04 12.24 4700 0.1490 0.1229
0.0409 12.5 4800 0.1376 0.1221
0.0382 12.76 4900 0.1358 0.1225
0.0468 13.02 5000 0.1265 0.1224
0.0387 13.28 5100 0.1443 0.1178
0.0369 13.54 5200 0.1426 0.1178
0.0368 13.8 5300 0.1398 0.1209
0.0372 14.06 5400 0.1431 0.1186
0.0388 14.32 5500 0.1526 0.1187
0.034 14.58 5600 0.1355 0.1154
0.0339 14.84 5700 0.1469 0.1157
0.0332 15.1 5800 0.1411 0.1166
0.0345 15.36 5900 0.1469 0.1150
0.0356 15.62 6000 0.1460 0.1144
0.0341 15.89 6100 0.1362 0.1154
0.0327 16.15 6200 0.1462 0.1139
0.0292 16.41 6300 0.1457 0.1138
0.0296 16.67 6400 0.1450 0.1123
0.0312 16.93 6500 0.1385 0.1116
0.033 17.19 6600 0.1394 0.1099
0.0283 17.45 6700 0.1454 0.1105
0.0291 17.71 6800 0.1400 0.1095
0.0261 17.97 6900 0.1458 0.1107
0.0283 18.23 7000 0.1398 0.1089
0.0285 18.49 7100 0.1376 0.1095
0.0284 18.75 7200 0.1429 0.1092
0.0292 19.01 7300 0.1434 0.1076
0.0282 19.27 7400 0.1437 0.1079
0.0293 19.53 7500 0.1440 0.1084
0.0251 19.79 7600 0.1445 0.1089

Framework versions