learning_rate: 2e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.5664	0.0203	100	0.2706	0.8890
0.2871	0.0406	200	0.2891	0.8871
0.2495	0.0608	300	0.2310	0.9026
0.2414	0.0811	400	0.1710	0.9290
0.1983	0.1014	500	0.1614	0.9332
0.198	0.1217	600	0.1482	0.9394
0.2112	0.1419	700	0.1545	0.9443
0.1791	0.1622	800	0.1303	0.9501
0.1707	0.1825	900	0.1822	0.9340
0.1663	0.2028	1000	0.1297	0.9511
0.1657	0.2230	1100	0.1433	0.9492
0.1467	0.2433	1200	0.1107	0.9590
0.1519	0.2636	1300	0.1250	0.9548
0.1474	0.2839	1400	0.1045	0.9613
0.1509	0.3041	1500	0.1180	0.9593
0.147	0.3244	1600	0.1076	0.9588
0.1308	0.3447	1700	0.1209	0.9540

EndLessTime/fine_tuned_per_domain_balanced

fine_tuned_per_domain_balanced