Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1
0.3092	0.04	250	0.0873	0.9683
0.095	0.09	500	0.0973	0.9752
0.0937	0.13	750	0.0969	0.9669
0.0859	0.17	1000	0.0762	0.9772
0.0828	0.22	1250	0.1208	0.9669
0.0685	0.26	1500	0.0745	0.9803
0.0801	0.3	1750	0.0678	0.9798
0.0717	0.35	2000	0.1027	0.9783
0.1132	0.39	2250	0.0968	0.9771
0.1088	0.43	2500	0.0838	0.9794
0.0976	0.48	2750	0.0915	0.9787
0.0863	0.52	3000	0.0828	0.9797
0.0967	0.56	3250	0.1350	0.9722
0.1225	0.61	3500	0.1098	0.9753
0.1017	0.65	3750	0.0807	0.9754
0.091	0.69	4000	0.1083	0.9757
0.0882	0.74	4250	0.0768	0.9811
0.0688	0.78	4500	0.0819	0.9788
0.0728	0.82	4750	0.0758	0.9802
0.0967	0.87	5000	0.1157	0.9743
0.0862	0.91	5250	0.0677	0.9816
0.0815	0.95	5500	0.0709	0.9768
0.0776	1.0	5750	0.0737	0.9799
0.0635	1.04	6000	0.0941	0.9761
0.0805	1.08	6250	0.0993	0.9778
0.0887	1.13	6500	0.0916	0.9770
0.0824	1.17	6750	0.0859	0.9790
0.0885	1.21	7000	0.0893	0.9795
0.0868	1.26	7250	0.0686	0.9801
0.09	1.3	7500	0.0940	0.9767
0.0907	1.34	7750	0.0878	0.9796
0.0835	1.39	8000	0.0736	0.9790
0.0747	1.43	8250	0.0878	0.9817
0.0745	1.47	8500	0.0675	0.9809
0.0754	1.52	8750	0.0708	0.9813
0.0781	1.56	9000	0.0816	0.9822
0.069	1.6	9250	0.0761	0.9820
0.0708	1.65	9500	0.0887	0.9814
0.1062	1.69	9750	0.0887	0.9803
0.0643	1.73	10000	0.0771	0.9821
0.0675	1.77	10250	0.0870	0.9809
0.0705	1.82	10500	0.0791	0.9817
0.0737	1.86	10750	0.0780	0.9815
0.0665	1.9	11000	0.0779	0.9828
0.0919	1.95	11250	0.0905	0.9768
0.0687	1.99	11500	0.0647	0.9806
0.0675	2.03	11750	0.0634	0.9814
0.0549	2.08	12000	0.0670	0.9812
0.0593	2.12	12250	0.0676	0.9815
0.0603	2.16	12500	0.0624	0.9828
0.0553	2.21	12750	0.0762	0.9806
0.0502	2.25	13000	0.0798	0.9835
0.0431	2.29	13250	0.1644	0.9227
0.0514	2.34	13500	0.0831	0.9803
0.0536	2.38	13750	0.0585	0.9833
0.0472	2.42	14000	0.0570	0.9839
0.0581	2.47	14250	0.0561	0.9828
0.0465	2.51	14500	0.0585	0.9842
0.0542	2.55	14750	0.1652	0.9827
0.0595	2.6	15000	0.1015	0.9821
0.051	2.64	15250	0.2099	0.8379
0.0447	2.68	15500	0.0633	0.9826
0.0389	2.73	15750	0.0647	0.9830
0.0533	2.77	16000	0.0623	0.9829
0.0524	2.81	16250	0.0586	0.9831
0.0576	2.86	16500	0.0597	0.9830
0.0483	2.9	16750	0.0689	0.9836
0.0469	2.94	17000	0.0569	0.9837
0.0447	2.99	17250	0.0632	0.9829

Framework versions

Transformers 4.28.1
Pytorch 2.0.0+cu118
Datasets 2.11.0
Tokenizers 0.13.3

roupenminassian/TwHIN-BERT-Misinformation-Classifier

TwHIN-BERT-Misinformation-Classifier

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

roupenminassian/
TwHIN-BERT-Misinformation-Classifier