bambara-vqvae / README.md
oza75's picture
oza75/bambara-vqvae
0c7c64d verified
|
raw
history blame
No virus
17.1 kB
metadata
language:
  - bm
base_model: oza75/bambara-vqvae
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: bambara-vqvae
    results: []

bambara-vqvae

This model is a fine-tuned version of oza75/bambara-vqvae on the oza75/bambara-tts dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2141
  • Mse: 0.0388
  • Snr: 21.6232

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: 5e-05
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Mse Snr
0.5677 0.4630 100 0.6122 0.0440 21.0825
0.5558 0.9259 200 0.5925 0.0444 21.0412
0.5579 1.3889 300 0.6126 0.0445 21.0335
0.5711 1.8519 400 0.6078 0.0430 21.1782
0.5698 2.3148 500 0.5475 0.0447 21.0131
0.5427 2.7778 600 0.5879 0.0440 21.0778
0.4864 3.2407 700 0.5822 0.0459 20.8911
0.5086 3.7037 800 0.4969 0.0450 20.9817
0.5224 4.1667 900 0.5290 0.0441 21.0634
0.5091 4.6296 1000 0.5169 0.0434 21.1327
0.5162 5.0926 1100 0.4908 0.0474 20.7552
0.4982 5.5556 1200 0.4993 0.0428 21.1959
0.4894 6.0185 1300 0.4267 0.0428 21.1945
0.4727 6.4815 1400 0.5009 0.0435 21.1285
0.4879 6.9444 1500 0.5038 0.0455 20.9315
0.467 7.4074 1600 0.4557 0.0450 20.9773
0.483 7.8704 1700 0.5395 0.0425 21.2259
0.4668 8.3333 1800 0.4553 0.0442 21.0575
0.4824 8.7963 1900 0.4558 0.0434 21.1353
0.4797 9.2593 2000 0.4364 0.0448 20.9965
0.4618 9.7222 2100 0.4926 0.0451 20.9719
0.4408 10.1852 2200 0.4168 0.0433 21.1472
0.4493 10.6481 2300 0.4842 0.0447 21.0089
0.4456 11.1111 2400 0.4067 0.0438 21.1018
0.4347 11.5741 2500 0.4760 0.0419 21.2927
0.4337 12.0370 2600 0.3838 0.0442 21.0568
0.4383 12.5 2700 0.4358 0.0457 20.9107
0.4156 12.9630 2800 0.4855 0.0438 21.0949
0.415 13.4259 2900 0.4486 0.0443 21.0527
0.4311 13.8889 3000 0.4502 0.0430 21.1770
0.412 14.3519 3100 0.4045 0.0438 21.0983
0.4229 14.8148 3200 0.4118 0.0454 20.9410
0.3895 15.2778 3300 0.3951 0.0434 21.1407
0.404 15.7407 3400 0.3730 0.0456 20.9207
0.4044 16.2037 3500 0.4251 0.0442 21.0600
0.3991 16.6667 3600 0.4125 0.0431 21.1651
0.3822 17.1296 3700 0.4440 0.0443 21.0530
0.3808 17.5926 3800 0.3842 0.0429 21.1915
0.3753 18.0556 3900 0.3789 0.0439 21.0840
0.3896 18.5185 4000 0.3899 0.0444 21.0411
0.3648 18.9815 4100 0.3431 0.0428 21.2004
0.3742 19.4444 4200 0.3637 0.0441 21.0636
0.3748 19.9074 4300 0.3774 0.0437 21.1046
0.3645 20.3704 4400 0.3855 0.0451 20.9709
0.3651 20.8333 4500 0.3881 0.0438 21.0954
0.35 21.2963 4600 0.3600 0.0425 21.2300
0.3541 21.7593 4700 0.3662 0.0452 20.9625
0.3552 22.2222 4800 0.3795 0.0422 21.2598
0.3434 22.6852 4900 0.3424 0.0433 21.1513
0.3426 23.1481 5000 0.3621 0.0416 21.3237
0.3508 23.6111 5100 0.3624 0.0426 21.2155
0.3333 24.0741 5200 0.3563 0.0439 21.0870
0.3403 24.5370 5300 0.3678 0.0425 21.2243
0.3459 25.0 5400 0.3455 0.0433 21.1425
0.3335 25.4630 5500 0.3450 0.0424 21.2427
0.3395 25.9259 5600 0.3615 0.0439 21.0848
0.3358 26.3889 5700 0.3193 0.0438 21.0945
0.3264 26.8519 5800 0.3410 0.0435 21.1323
0.3298 27.3148 5900 0.3294 0.0443 21.0527
0.3189 27.7778 6000 0.3193 0.0435 21.1289
0.3309 28.2407 6100 0.3255 0.0424 21.2416
0.3137 28.7037 6200 0.3374 0.0445 21.0272
0.3158 29.1667 6300 0.3200 0.0445 21.0245
0.3176 29.6296 6400 0.3351 0.0427 21.2113
0.3166 30.0926 6500 0.2949 0.0420 21.2784
0.3095 30.5556 6600 0.3173 0.0422 21.2565
0.3202 31.0185 6700 0.3052 0.0424 21.2393
0.315 31.4815 6800 0.3197 0.0428 21.1954
0.3118 31.9444 6900 0.3006 0.0434 21.1332
0.3002 32.4074 7000 0.3322 0.0433 21.1481
0.3143 32.8704 7100 0.2918 0.0410 21.3850
0.3057 33.3333 7200 0.3166 0.0403 21.4642
0.2924 33.7963 7300 0.3248 0.0417 21.3092
0.3006 34.2593 7400 0.3126 0.0431 21.1718
0.2967 34.7222 7500 0.2866 0.0398 21.5149
0.2848 35.1852 7600 0.2854 0.0415 21.3295
0.3027 35.6481 7700 0.2809 0.0427 21.2067
0.2888 36.1111 7800 0.2841 0.0426 21.2207
0.2858 36.5741 7900 0.2796 0.0428 21.1980
0.2897 37.0370 8000 0.2703 0.0414 21.3461
0.2924 37.5 8100 0.2895 0.0426 21.2142
0.2796 37.9630 8200 0.2977 0.0430 21.1760
0.2751 38.4259 8300 0.2916 0.0416 21.3194
0.2808 38.8889 8400 0.2970 0.0421 21.2747
0.2784 39.3519 8500 0.2800 0.0427 21.2095
0.2821 39.8148 8600 0.2929 0.0412 21.3627
0.2774 40.2778 8700 0.2743 0.0414 21.3445
0.2843 40.7407 8800 0.3020 0.0415 21.3325
0.2724 41.2037 8900 0.2810 0.0421 21.2651
0.2739 41.6667 9000 0.2781 0.0421 21.2719
0.2672 42.1296 9100 0.2675 0.0411 21.3770
0.2722 42.5926 9200 0.2751 0.0422 21.2586
0.2719 43.0556 9300 0.2752 0.0418 21.2978
0.2659 43.5185 9400 0.2788 0.0413 21.3577
0.2698 43.9815 9500 0.2866 0.0410 21.3812
0.263 44.4444 9600 0.2839 0.0415 21.3324
0.2659 44.9074 9700 0.2675 0.0410 21.3832
0.2616 45.3704 9800 0.2753 0.0406 21.4219
0.2663 45.8333 9900 0.2597 0.0421 21.2660
0.2637 46.2963 10000 0.2565 0.0408 21.4025
0.2588 46.7593 10100 0.2651 0.0411 21.3746
0.2541 47.2222 10200 0.2614 0.0417 21.3115
0.2615 47.6852 10300 0.2843 0.0421 21.2659
0.251 48.1481 10400 0.2354 0.0414 21.3444
0.2567 48.6111 10500 0.2662 0.0407 21.4188
0.2537 49.0741 10600 0.2670 0.0413 21.3502
0.2556 49.5370 10700 0.2425 0.0408 21.4062
0.2526 50.0 10800 0.2658 0.0414 21.3399
0.2545 50.4630 10900 0.2506 0.0407 21.4211
0.2551 50.9259 11000 0.2530 0.0418 21.3017
0.247 51.3889 11100 0.2532 0.0426 21.2180
0.2501 51.8519 11200 0.2638 0.0410 21.3860
0.2469 52.3148 11300 0.2457 0.0417 21.3151
0.245 52.7778 11400 0.2527 0.0405 21.4325
0.2425 53.2407 11500 0.2599 0.0411 21.3752
0.2437 53.7037 11600 0.2586 0.0409 21.3962
0.2456 54.1667 11700 0.2496 0.0420 21.2753
0.2469 54.6296 11800 0.2473 0.0401 21.4771
0.2493 55.0926 11900 0.2473 0.0407 21.4180
0.2454 55.5556 12000 0.2513 0.0414 21.3473
0.2418 56.0185 12100 0.2440 0.0410 21.3820
0.245 56.4815 12200 0.2472 0.0404 21.4448
0.2413 56.9444 12300 0.2430 0.0407 21.4160
0.2402 57.4074 12400 0.2421 0.0415 21.3321
0.2383 57.8704 12500 0.2464 0.0398 21.5081
0.2398 58.3333 12600 0.2301 0.0415 21.3292
0.2386 58.7963 12700 0.2586 0.0406 21.4287
0.2355 59.2593 12800 0.2364 0.0407 21.4137
0.2381 59.7222 12900 0.2384 0.0416 21.3241
0.2363 60.1852 13000 0.2400 0.0398 21.5170
0.2312 60.6481 13100 0.2390 0.0411 21.3759
0.2284 61.1111 13200 0.2502 0.0410 21.3851
0.233 61.5741 13300 0.2240 0.0400 21.4947
0.2359 62.0370 13400 0.2356 0.0402 21.4751
0.231 62.5 13500 0.2389 0.0404 21.4448
0.2308 62.9630 13600 0.2338 0.0406 21.4281
0.2305 63.4259 13700 0.2371 0.0403 21.4601
0.227 63.8889 13800 0.2455 0.0403 21.4540
0.231 64.3519 13900 0.2442 0.0399 21.5027
0.2317 64.8148 14000 0.2345 0.0404 21.4498
0.2266 65.2778 14100 0.2347 0.0402 21.4754
0.2301 65.7407 14200 0.2238 0.0403 21.4640
0.2324 66.2037 14300 0.2400 0.0400 21.4867
0.2289 66.6667 14400 0.2342 0.0398 21.5156
0.2286 67.1296 14500 0.2391 0.0405 21.4362
0.2234 67.5926 14600 0.2335 0.0400 21.4898
0.2203 68.0556 14700 0.2336 0.0404 21.4517
0.2271 68.5185 14800 0.2267 0.0405 21.4390
0.2279 68.9815 14900 0.2380 0.0407 21.4177
0.2171 69.4444 15000 0.2306 0.0390 21.5992
0.225 69.9074 15100 0.2250 0.0394 21.5567
0.2245 70.3704 15200 0.2351 0.0399 21.5079
0.2236 70.8333 15300 0.2331 0.0396 21.5340
0.2262 71.2963 15400 0.2295 0.0403 21.4613
0.223 71.7593 15500 0.2324 0.0394 21.5539
0.2154 72.2222 15600 0.2328 0.0396 21.5315
0.2248 72.6852 15700 0.2198 0.0396 21.5363
0.2168 73.1481 15800 0.2250 0.0398 21.5182
0.2222 73.6111 15900 0.2250 0.0389 21.6151
0.2279 74.0741 16000 0.2286 0.0399 21.4977
0.2141 74.5370 16100 0.2199 0.0395 21.5449
0.2162 75.0 16200 0.2320 0.0397 21.5226
0.217 75.4630 16300 0.2314 0.0396 21.5307
0.2186 75.9259 16400 0.2230 0.0402 21.4689
0.2169 76.3889 16500 0.2285 0.0392 21.5767
0.2168 76.8519 16600 0.2272 0.0390 21.6016
0.2201 77.3148 16700 0.2123 0.0405 21.4343
0.2227 77.7778 16800 0.2242 0.0403 21.4561
0.2142 78.2407 16900 0.2145 0.0395 21.5514
0.2175 78.7037 17000 0.2179 0.0389 21.6143
0.2154 79.1667 17100 0.2159 0.0396 21.5385
0.2171 79.6296 17200 0.2298 0.0394 21.5541
0.2155 80.0926 17300 0.2270 0.0396 21.5338
0.2149 80.5556 17400 0.2239 0.0393 21.5645
0.2116 81.0185 17500 0.2237 0.0393 21.5681
0.212 81.4815 17600 0.2264 0.0394 21.5598
0.2184 81.9444 17700 0.2141 0.0393 21.5686
0.21 82.4074 17800 0.2199 0.0393 21.5683
0.211 82.8704 17900 0.2262 0.0385 21.6539
0.2181 83.3333 18000 0.2167 0.0398 21.5153
0.2111 83.7963 18100 0.2228 0.0390 21.5982
0.2113 84.2593 18200 0.2233 0.0389 21.6100
0.213 84.7222 18300 0.2261 0.0392 21.5813
0.2123 85.1852 18400 0.2200 0.0392 21.5826
0.214 85.6481 18500 0.2216 0.0394 21.5544
0.2125 86.1111 18600 0.2156 0.0390 21.6009
0.2139 86.5741 18700 0.2151 0.0390 21.5976
0.2124 87.0370 18800 0.2175 0.0389 21.6161
0.21 87.5 18900 0.2181 0.0387 21.6363
0.2098 87.9630 19000 0.2215 0.0389 21.6166
0.2074 88.4259 19100 0.2116 0.0388 21.6255
0.2096 88.8889 19200 0.2203 0.0388 21.6220
0.2076 89.3519 19300 0.2134 0.0386 21.6458
0.2058 89.8148 19400 0.2168 0.0390 21.6004
0.2118 90.2778 19500 0.2133 0.0390 21.6052
0.2098 90.7407 19600 0.2206 0.0385 21.6544
0.2131 91.2037 19700 0.2187 0.0389 21.6142
0.2106 91.6667 19800 0.2154 0.0386 21.6431
0.2085 92.1296 19900 0.2153 0.0394 21.5610
0.2112 92.5926 20000 0.2134 0.0390 21.5981
0.2121 93.0556 20100 0.2161 0.0390 21.6019
0.215 93.5185 20200 0.2132 0.0391 21.5935
0.2092 93.9815 20300 0.2167 0.0388 21.6249
0.2135 94.4444 20400 0.2120 0.0387 21.6370
0.2076 94.9074 20500 0.2132 0.0388 21.6225
0.2087 95.3704 20600 0.2145 0.0388 21.6221
0.207 95.8333 20700 0.2147 0.0388 21.6195
0.2107 96.2963 20800 0.2150 0.0391 21.5929
0.2118 96.7593 20900 0.2148 0.0389 21.6133
0.2136 97.2222 21000 0.2164 0.0387 21.6379
0.2082 97.6852 21100 0.2146 0.0388 21.6265
0.2102 98.1481 21200 0.2151 0.0389 21.6096
0.2106 98.6111 21300 0.2144 0.0388 21.6295
0.2056 99.0741 21400 0.2141 0.0387 21.6313
0.2104 99.5370 21500 0.2131 0.0388 21.6204
0.2106 100.0 21600 0.2141 0.0388 21.6232

Framework versions

  • Transformers 4.41.1
  • Pytorch 2.2.0+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1