Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer
5.3032	0.09	2500	7.0530	1.0
3.4521	0.18	5000	3.6019	1.0
3.3037	0.26	7500	3.4931	1.0
3.2012	0.35	10000	3.4193	1.0
2.3026	0.44	12500	1.9423	0.9873
1.4238	0.53	15000	0.8772	0.6695
1.1592	0.62	17500	0.6630	0.5011
0.861	0.7	20000	0.5460	0.4239
0.8123	0.79	22500	0.4794	0.3830
0.7568	0.88	25000	0.4369	0.3463
0.7182	0.97	27500	0.4111	0.3289
0.6896	1.06	30000	0.4041	0.3102
0.6655	1.14	32500	0.3933	0.2986
0.5738	1.23	35000	0.3676	0.2829
0.6361	1.32	37500	0.3533	0.2727
0.6142	1.41	40000	0.3545	0.2716
0.6346	1.5	42500	0.3428	0.2615
0.5739	1.58	45000	0.3470	0.2578
0.544	1.67	47500	0.3207	0.2490
0.5283	1.76	50000	0.3202	0.2424
0.5552	1.85	52500	0.3187	0.2379
0.5218	1.94	55000	0.3242	0.2383
0.4939	2.02	57500	0.3277	0.2418
0.5141	2.11	60000	0.3058	0.2329
0.5189	2.2	62500	0.3086	0.2273
0.4993	2.29	65000	0.3005	0.2245
0.5156	2.38	67500	0.2998	0.2223
0.4787	2.46	70000	0.2940	0.2173
0.5296	2.55	72500	0.3003	0.2225
0.4759	2.64	75000	0.2995	0.2144
0.485	2.73	77500	0.2882	0.2126
0.4888	2.82	80000	0.2893	0.2189
0.51	2.9	82500	0.2767	0.2046
0.4703	2.99	85000	0.2899	0.2124
0.4406	3.08	87500	0.2787	0.2068
0.4328	3.17	90000	0.2823	0.2070
0.4399	3.26	92500	0.2802	0.2058
0.4788	3.34	95000	0.2741	0.2084
0.4621	3.43	97500	0.2817	0.2038
0.523	3.52	100000	0.2735	0.2015
0.4689	3.61	102500	0.2631	0.1995
0.4502	3.7	105000	0.2689	0.1986
0.4402	3.78	107500	0.2726	0.1987
0.4189	3.87	110000	0.2724	0.1994
0.4526	3.96	112500	0.2596	0.1918
0.4755	4.05	115000	0.2583	0.1900
0.4374	4.14	117500	0.2590	0.1944
0.4155	4.23	120000	0.2695	0.1961
0.4463	4.31	122500	0.2605	0.1909
0.4007	4.4	125000	0.2529	0.1891
0.4156	4.49	127500	0.2568	0.1913
0.4124	4.58	130000	0.2559	0.1889
0.4085	4.67	132500	0.2610	0.1922
0.4474	4.75	135000	0.2588	0.1961
0.4098	4.84	137500	0.2512	0.1877
0.3941	4.93	140000	0.2549	0.1891
0.3917	5.02	142500	0.2544	0.1863
0.4324	5.11	145000	0.2564	0.1882
0.4255	5.19	147500	0.2536	0.1885
0.3894	5.28	150000	0.2538	0.1860
0.4108	5.37	152500	0.2539	0.1860
0.4312	5.46	155000	0.2526	0.1849
0.3786	5.55	157500	0.2504	0.1837
0.4033	5.63	160000	0.2516	0.1852
0.3973	5.72	162500	0.2570	0.1870
0.3994	5.81	165000	0.2499	0.1846
0.4183	5.9	167500	0.2489	0.1835
0.3826	5.99	170000	0.2468	0.1847
0.4103	6.07	172500	0.2477	0.1806
0.4291	6.16	175000	0.2492	0.1835
0.4417	6.25	177500	0.2464	0.1824
0.3962	6.34	180000	0.2476	0.1815
0.4633	6.43	182500	0.2447	0.1818
0.422	6.51	185000	0.2455	0.1802
0.4098	6.6	187500	0.2488	0.1814
0.4018	6.69	190000	0.2453	0.1804
0.4559	6.78	192500	0.2458	0.1823
0.4033	6.87	195000	0.2451	0.1794
0.3829	6.95	197500	0.2453	0.1804
0.3676	7.04	200000	0.2454	0.1804

Framework versions

Transformers 4.34.0
Pytorch 2.0.1
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.14.1

tuanio/1-char-based-freeze_cnn-dropout0.1

1-char-based-freeze_cnn-dropout0.1

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

tuanio/
1-char-based-freeze_cnn-dropout0.1