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
0.1056	1.0	49	0.3296	0.1466	0.5417	0.4729
0.1022	2.0	98	0.3384	0.1506	0.5425	0.4806
0.0889	3.0	147	0.3528	0.1372	0.5439	0.4651
0.071	4.0	196	0.3808	0.1874	0.5581	0.4264
0.0659	5.0	245	0.3800	0.1664	0.5478	0.4690
0.0534	6.0	294	0.3999	0.1873	0.5564	0.4651
0.0407	7.0	343	0.4108	0.1439	0.5378	0.4535
0.0368	8.0	392	0.4235	0.1970	0.5590	0.4612
0.0247	9.0	441	0.4248	0.1724	0.5497	0.4729
0.0213	10.0	490	0.4313	0.2049	0.5648	0.4690
0.0164	11.0	539	0.4384	0.1918	0.5592	0.4690
0.0144	12.0	588	0.4576	0.2116	0.5694	0.4574
0.0138	13.0	637	0.4575	0.2075	0.5665	0.4729
0.0117	14.0	686	0.4694	0.2008	0.5638	0.4574
0.0114	15.0	735	0.4673	0.2169	0.5714	0.4651
0.0098	16.0	784	0.4703	0.2034	0.5646	0.4690
0.0096	17.0	833	0.4729	0.1943	0.5600	0.4574
0.0102	18.0	882	0.4707	0.1989	0.5619	0.4690
0.0101	19.0	931	0.4720	0.1990	0.5622	0.4690

Kuongan/BantuBERTa-vmw-finetuned-vmw-noaug

BantuBERTa-vmw-finetuned-vmw-noaug