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@@ -33,6 +33,8 @@ model = MobileBertForSequenceClassification.from_pretrained("ysakuramoto/mobileb
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| 33 |
|学習時間(s)|585.0|399.7|-|
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| 34 |
|推論時間(s)|259.0|108.7|70.5|
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| 35 |
|精度|86.4%|85.5%|86.4%|
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| 36 |
- 条件
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| 37 |
- ライブドアニュースコーパスのタイトルとカテゴリで学習・推論。
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| 38 |
- 比較対象のBERTモデルは東北大学さんの"cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking"。
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@@ -48,6 +50,8 @@ model = MobileBertForSequenceClassification.from_pretrained("ysakuramoto/mobileb
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| 48 |
|学習時間(s)|428.0|294.0|-|
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| 49 |
|推論時間(s)|163.5|78.4|40.9|
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| 50 |
|精度|86.4%|82.5%|83.3%|
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| 51 |
- 条件
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| 52 |
- ストックマーク社さんのwikipediaデータセットで学習・推論。(https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset)
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| 53 |
- 比較対象のBERTモデルは東北大学さんの"cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking"。
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| 33 |
|学習時間(s)|585.0|399.7|-|
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| 34 |
|推論時間(s)|259.0|108.7|70.5|
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| 35 |
|精度|86.4%|85.5%|86.4%|
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| 36 |
+
|モデルファイルサイズ(MB)|440.2|-|41.8|
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| 37 |
+
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| 38 |
- 条件
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| 39 |
- ライブドアニュースコーパスのタイトルとカテゴリで学習・推論。
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- 比較対象のBERTモデルは東北大学さんの"cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking"。
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| 50 |
|学習時間(s)|428.0|294.0|-|
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| 51 |
|推論時間(s)|163.5|78.4|40.9|
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| 52 |
|精度|86.4%|82.5%|83.3%|
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| 53 |
+
|モデルファイルサイズ(MB)|440.2|-|41.8|
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| 54 |
+
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| 55 |
- 条件
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- ストックマーク社さんのwikipediaデータセットで学習・推論。(https://github.com/stockmarkteam/ner-wikipedia-dataset)
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- 比較対象のBERTモデルは東北大学さんの"cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking"。
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