feat: v5

model/README.md

@@ -1,8 +1,8 @@
-# v4
+# v5
 
 ## 学習
 
-- コミット：[86657ffa6f95c38328e451dbdaff5c006b1429af](https://github.com/VOICEVOX/e2k/commit/86657ffa6f95c38328e451dbdaff5c006b1429af)
+- コミット：[f3f9e506c713df87b6d5a30ad7def1ce2ab80e10](https://github.com/VOICEVOX/e2k/commit/f3f9e506c713df87b6d5a30ad7def1ce2ab80e10)
 - データセット：[v3](https://huggingface.co/datasets/VOICEVOX/kanalizer-dataset/tree/v3)
 
 <details>
@@ -11,24 +11,29 @@
 ```yml
 # 学習に使うデータ。
 train_data: ./vendor/v3.jsonl
+# train_dataのうち、学習中に評価に使うデータの割合。
+test_ratio: 0.01
 # 評価に使うデータ。
 eval_data: ./vendor/unidic_words.jsonl
 # 評価用データのうち、学習中に評価に使う単語の数。（eval.pyでは全てのデータを使います）
 # nullの場合は全てのデータを使います。
-eval_max_words: 100
+eval_max_words: null
 # モデルの次元数。
 dim: 256
 # 学習するエポック数。
-max_epochs: 30
+max_epochs: 15
 # 最新のエポックから保存するモデルの数。
 num_last_models_to_keep: 2
 # 保存する上位のモデルの数。
 num_best_models_to_keep: 2
 # 乱数のシード。
 seed: 0
-
+# Optimizerの学習率
 optimizer_lr: 0.001
-exponential_lr_scheduler_gamma: 0.9
+# LayerNormを使うかどうか
+use_layernorm: true
+# Optimizerのweight_decay（L2正則化）
+weight_decay: 0.2
 ```
 
 </details>

model/c2k.safetensors

@@ -1,3 +1,3 @@
 version https://git-lfs.github.com/spec/v1
-oid sha256:cb5a270b9624f7fb19d52bf7fddee20771f12d71adb4c3e63f4f6df84dc7fc6a
-size 4444042
+oid sha256:b0a86e9c0b0df54c33d8ed7e78540df1f874f5eabaedc168b53b4b1ec5890513
+size 4449826