learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 100
num_epochs: 20

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1	Roc Auc	Accuracy
0.4095	1.0	66	0.3112	0.0	0.5	0.4612
0.2908	2.0	132	0.2903	0.0	0.5	0.4612
0.284	3.0	198	0.2882	0.0	0.5	0.4612
0.2958	4.0	264	0.2879	0.0	0.5	0.4612
0.2749	5.0	330	0.2851	0.0139	0.5033	0.4651
0.265	6.0	396	0.2868	0.0574	0.5173	0.4729
0.2281	7.0	462	0.2802	0.1073	0.5338	0.4845
0.1963	8.0	528	0.2876	0.1109	0.5353	0.4651
0.1749	9.0	594	0.3040	0.0966	0.5282	0.4496
0.1534	10.0	660	0.3046	0.1322	0.5396	0.4612
0.1336	11.0	726	0.3129	0.1602	0.5473	0.4690
0.1194	12.0	792	0.3222	0.1287	0.5372	0.4612
0.1106	13.0	858	0.3269	0.1633	0.5507	0.4729
0.1004	14.0	924	0.3296	0.1269	0.5360	0.4496
0.091	15.0	990	0.3364	0.1612	0.5513	0.4690
0.0855	16.0	1056	0.3347	0.1570	0.5472	0.4690
0.079	17.0	1122	0.3399	0.1513	0.5440	0.4574

Kuongan/BantuBERTa-vmw-finetuned

BantuBERTa-vmw-finetuned