Icelandic-finetuned-data-augmentation_light

This model is a fine-tuned version of carlosdanielhernandezmena/wav2vec2-large-xlsr-53-icelandic-ep10-1000h on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.2736
• Wer: 0.2338

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:

• learning_rate: 0.0003
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 2
• total_train_batch_size: 16
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 500
• num_epochs: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
No log	0.2	10	0.4566	0.2819
No log	0.4	20	0.3958	0.2494
No log	0.6	30	0.3829	0.2237
No log	0.8	40	0.3622	0.2103
0.7129	1.0	50	0.3751	0.2025
0.7129	1.2	60	0.3737	0.2025
0.7129	1.4	70	0.3765	0.2025
0.7129	1.6	80	0.3589	0.2069
0.7129	1.8	90	0.3246	0.1902
0.3852	2.0	100	0.3146	0.1879
0.3852	2.2	110	0.3209	0.1790
0.3852	2.4	120	0.3129	0.1779
0.3852	2.6	130	0.3003	0.1790
0.3852	2.8	140	0.2998	0.1790
0.2803	3.0	150	0.2851	0.1868
0.2803	3.2	160	0.2753	0.1801
0.2803	3.4	170	0.2957	0.1834
0.2803	3.6	180	0.2869	0.1790
0.2803	3.8	190	0.2650	0.1823
0.2545	4.0	200	0.2577	0.1734
0.2545	4.2	210	0.2389	0.1779
0.2545	4.4	220	0.2330	0.1801
0.2545	4.6	230	0.2592	0.1745
0.2545	4.8	240	0.2631	0.1779
0.2273	5.0	250	0.2305	0.1801
0.2273	5.2	260	0.2009	0.1913
0.2273	5.4	270	0.1982	0.1946
0.2273	5.6	280	0.1849	0.2002
0.2273	5.8	290	0.2038	0.1879
0.2192	6.0	300	0.2504	0.1857
0.2192	6.2	310	0.2993	0.1790
0.2192	6.4	320	0.2544	0.1812
0.2192	6.6	330	0.2471	0.1969
0.2192	6.8	340	0.2688	0.1868
0.232	7.0	350	0.2264	0.2069
0.232	7.2	360	0.2695	0.1924
0.232	7.4	370	0.2728	0.1946
0.232	7.6	380	0.2508	0.1902
0.232	7.8	390	0.2499	0.1723
0.216	8.0	400	0.2035	0.1946
0.216	8.2	410	0.2620	0.1767
0.216	8.4	420	0.2655	0.1879
0.216	8.6	430	0.2773	0.2069
0.216	8.8	440	0.3075	0.2058
0.207	9.0	450	0.2791	0.1980
0.207	9.2	460	0.2045	0.1924
0.207	9.4	470	0.2329	0.2036
0.207	9.6	480	0.2200	0.2114
0.207	9.8	490	0.2864	0.2237
0.2199	10.0	500	0.2736	0.2338

Framework versions

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0