Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.5285	0.06	50	0.2692	0.9133
0.3515	0.13	100	0.2054	0.9267
0.2314	0.19	150	0.1669	0.94
0.2147	0.26	200	0.1660	0.92
0.2053	0.32	250	0.1546	0.94
0.2143	0.38	300	0.1636	0.9267
0.1943	0.45	350	0.2068	0.9467
0.2107	0.51	400	0.1655	0.9333
0.2059	0.58	450	0.1782	0.94
0.1839	0.64	500	0.1695	0.94
0.2014	0.7	550	0.1481	0.9333
0.2215	0.77	600	0.1588	0.9267
0.1837	0.83	650	0.1352	0.9333
0.1938	0.9	700	0.1389	0.94
0.221	0.96	750	0.1193	0.9467
0.1843	1.02	800	0.1294	0.9467
0.1293	1.09	850	0.1585	0.9467
0.1517	1.15	900	0.1353	0.9467
0.137	1.21	950	0.1391	0.9467
0.1858	1.28	1000	0.1547	0.9333
0.1478	1.34	1050	0.1019	0.9533
0.155	1.41	1100	0.1154	0.9667
0.1439	1.47	1150	0.1306	0.9467
0.1476	1.53	1200	0.2085	0.92
0.1702	1.6	1250	0.1190	0.9467
0.1517	1.66	1300	0.1303	0.9533
0.1551	1.73	1350	0.1200	0.9467
0.1554	1.79	1400	0.1297	0.9533
0.1543	1.85	1450	0.1222	0.96
0.1242	1.92	1500	0.1418	0.9467
0.1312	1.98	1550	0.1279	0.9467
0.1292	2.05	1600	0.1255	0.9533
0.0948	2.11	1650	0.1305	0.9667
0.088	2.17	1700	0.1912	0.9333
0.0949	2.24	1750	0.1594	0.9333
0.1094	2.3	1800	0.1958	0.9467
0.1179	2.37	1850	0.1427	0.94
0.1116	2.43	1900	0.1551	0.9333
0.0742	2.49	1950	0.1743	0.94
0.1016	2.56	2000	0.1603	0.9533
0.0835	2.62	2050	0.1866	0.9333
0.0882	2.69	2100	0.1191	0.9467
0.1032	2.75	2150	0.1420	0.96
0.0957	2.81	2200	0.1403	0.96
0.1234	2.88	2250	0.1232	0.96
0.0669	2.94	2300	0.1557	0.9467
0.0994	3.01	2350	0.1270	0.9533
0.0583	3.07	2400	0.1520	0.9533
0.0651	3.13	2450	0.1641	0.9467
0.0384	3.2	2500	0.2165	0.94
0.0839	3.26	2550	0.1755	0.9467
0.0546	3.32	2600	0.1782	0.9333
0.0703	3.39	2650	0.1945	0.94
0.0734	3.45	2700	0.2139	0.9467
0.0629	3.52	2750	0.1445	0.9467
0.0513	3.58	2800	0.1613	0.9667
0.0794	3.64	2850	0.1742	0.9333
0.0537	3.71	2900	0.1745	0.9467
0.0553	3.77	2950	0.1724	0.96
0.0483	3.84	3000	0.1638	0.9533
0.0647	3.9	3050	0.1986	0.9467
0.0443	3.96	3100	0.1926	0.9533
0.0418	4.03	3150	0.1879	0.94
0.0466	4.09	3200	0.2058	0.9333
0.0491	4.16	3250	0.2017	0.9467
0.0287	4.22	3300	0.2020	0.9533
0.0272	4.28	3350	0.1974	0.9533
0.0359	4.35	3400	0.2242	0.9333
0.0405	4.41	3450	0.2157	0.94
0.0309	4.48	3500	0.2142	0.9467
0.033	4.54	3550	0.2163	0.94
0.0408	4.6	3600	0.2368	0.94
0.0336	4.67	3650	0.2173	0.94
0.0356	4.73	3700	0.2230	0.94
0.0548	4.8	3750	0.2181	0.9533
0.042	4.86	3800	0.2240	0.9333
0.0292	4.92	3850	0.2259	0.9267
0.0196	4.99	3900	0.2220	0.9467

Framework versions

Transformers 4.24.0
Pytorch 1.13.0
Datasets 2.6.1
Tokenizers 0.13.1

pig4431/IMDB_ALBERT_5E

IMDB_ALBERT_5E

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

pig4431/
IMDB_ALBERT_5E