Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.6836	0.06	50	0.5614	0.8267
0.4679	0.12	100	0.3521	0.9
0.3325	0.17	150	0.2747	0.8933
0.2493	0.23	200	0.2712	0.9067
0.273	0.29	250	0.2304	0.9333
0.2888	0.35	300	0.2253	0.92
0.2558	0.4	350	0.2110	0.9267
0.1997	0.46	400	0.2206	0.9267
0.2748	0.52	450	0.2358	0.9267
0.2448	0.58	500	0.2942	0.8933
0.2247	0.63	550	0.2410	0.9067
0.2002	0.69	600	0.2222	0.9133
0.2668	0.75	650	0.2372	0.9133
0.2701	0.81	700	0.2288	0.9333
0.2034	0.87	750	0.2415	0.9267
0.2374	0.92	800	0.2278	0.92
0.2305	0.98	850	0.2270	0.92
0.1704	1.04	900	0.2591	0.9333
0.1826	1.1	950	0.2481	0.9267
0.1116	1.15	1000	0.2906	0.9133
0.1527	1.21	1050	0.2902	0.92
0.1692	1.27	1100	0.2489	0.9333
0.158	1.33	1150	0.2576	0.9333
0.1608	1.38	1200	0.3344	0.9267
0.1194	1.44	1250	0.3615	0.9267
0.201	1.5	1300	0.3374	0.92
0.1938	1.56	1350	0.2847	0.92
0.1479	1.61	1400	0.3044	0.9267
0.1628	1.67	1450	0.2980	0.9267
0.1783	1.73	1500	0.3132	0.9267
0.1885	1.79	1550	0.2676	0.9333
0.1651	1.85	1600	0.2709	0.9333
0.1376	1.9	1650	0.2777	0.94
0.1571	1.96	1700	0.2761	0.9333
0.1561	2.02	1750	0.2912	0.94
0.1187	2.08	1800	0.2893	0.9467
0.1205	2.13	1850	0.2882	0.9467
0.0751	2.19	1900	0.3032	0.9467
0.1412	2.25	1950	0.2926	0.9467
0.0783	2.31	2000	0.2962	0.9467
0.1094	2.36	2050	0.2909	0.9333
0.1158	2.42	2100	0.3087	0.9333
0.0606	2.48	2150	0.3102	0.9467
0.1164	2.54	2200	0.2812	0.94
0.1311	2.6	2250	0.3736	0.9267
0.1087	2.65	2300	0.3069	0.94
0.109	2.71	2350	0.3176	0.94
0.0789	2.77	2400	0.3130	0.94
0.0784	2.83	2450	0.3338	0.94
0.1388	2.88	2500	0.3440	0.9333
0.1062	2.94	2550	0.2883	0.94
0.1016	3.0	2600	0.2776	0.94
0.0642	3.06	2650	0.3302	0.9333
0.052	3.11	2700	0.3217	0.94
0.0539	3.17	2750	0.3899	0.9267
0.0593	3.23	2800	0.3283	0.9467
0.0468	3.29	2850	0.3382	0.9467
0.0546	3.34	2900	0.3133	0.9467
0.107	3.4	2950	0.3550	0.94
0.1079	3.46	3000	0.3484	0.94
0.0782	3.52	3050	0.3313	0.94
0.0635	3.58	3100	0.3418	0.94
0.0771	3.63	3150	0.3685	0.9333
0.0629	3.69	3200	0.3467	0.9333
0.0552	3.75	3250	0.3677	0.94
0.0531	3.81	3300	0.3436	0.9333
0.0819	3.86	3350	0.3802	0.9333
0.0583	3.92	3400	0.3441	0.9333
0.0434	3.98	3450	0.3666	0.9333
0.0747	4.04	3500	0.3554	0.9333
0.0309	4.09	3550	0.3582	0.9333
0.1057	4.15	3600	0.3615	0.9267
0.0391	4.21	3650	0.3583	0.9267
0.0433	4.27	3700	0.3514	0.9333
0.0597	4.33	3750	0.3580	0.9333
0.0663	4.38	3800	0.3390	0.94
0.0563	4.44	3850	0.3518	0.9267
0.0702	4.5	3900	0.3542	0.9267
0.0383	4.56	3950	0.3528	0.9267
0.0474	4.61	4000	0.3485	0.9333
0.0265	4.67	4050	0.3489	0.94
0.0165	4.73	4100	0.3616	0.9333
0.0489	4.79	4150	0.3579	0.9333
0.0478	4.84	4200	0.3603	0.9333
0.0536	4.9	4250	0.3666	0.9267
0.0551	4.96	4300	0.3664	0.9267

Framework versions

Transformers 4.24.0
Pytorch 1.13.0
Datasets 2.3.2
Tokenizers 0.13.1

Etelis/TSE_BERT_5E

TSE_BERT_5E

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

Etelis/
TSE_BERT_5E