Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.6534	0.06	50	0.5269	0.8333
0.3926	0.12	100	0.2674	0.9133
0.275	0.17	150	0.2063	0.94
0.2341	0.23	200	0.1896	0.9333
0.2436	0.29	250	0.2132	0.9133
0.2561	0.35	300	0.2474	0.9
0.2536	0.4	350	0.2092	0.9267
0.2048	0.46	400	0.2135	0.92
0.2119	0.52	450	0.2382	0.9133
0.2152	0.58	500	0.2322	0.9267
0.2072	0.63	550	0.2182	0.9333
0.2134	0.69	600	0.2457	0.9133
0.2093	0.75	650	0.2476	0.92
0.2145	0.81	700	0.2489	0.9267
0.2191	0.87	750	0.2374	0.9267
0.2198	0.92	800	0.2347	0.92
0.2126	0.98	850	0.2015	0.9467
0.1373	1.04	900	0.2246	0.9467
0.1367	1.1	950	0.2875	0.9133
0.1726	1.15	1000	0.2641	0.94
0.1968	1.21	1050	0.2653	0.9333
0.1607	1.27	1100	0.2323	0.94
0.1437	1.33	1150	0.2900	0.9267
0.1707	1.38	1200	0.2430	0.94
0.1174	1.44	1250	0.2553	0.94
0.1662	1.5	1300	0.2442	0.9467
0.1374	1.56	1350	0.2365	0.9467
0.1632	1.61	1400	0.2794	0.9133
0.1558	1.67	1450	0.2428	0.94
0.1717	1.73	1500	0.2380	0.92
0.1301	1.79	1550	0.2006	0.94
0.1757	1.85	1600	0.2327	0.9467
0.1997	1.9	1650	0.2160	0.94
0.1611	1.96	1700	0.2797	0.92
0.1638	2.02	1750	0.2433	0.9333
0.1041	2.08	1800	0.2389	0.94
0.1172	2.13	1850	0.2381	0.9467
0.1332	2.19	1900	0.2650	0.94
0.1299	2.25	1950	0.2869	0.9333
0.0992	2.31	2000	0.2308	0.9533
0.1012	2.36	2050	0.2552	0.9467
0.0948	2.42	2100	0.2823	0.9267
0.1081	2.48	2150	0.2634	0.9467
0.1157	2.54	2200	0.2864	0.9333
0.1154	2.6	2250	0.2987	0.9267
0.1259	2.65	2300	0.2879	0.9333
0.1084	2.71	2350	0.2661	0.94
0.1342	2.77	2400	0.2711	0.94
0.12	2.83	2450	0.2362	0.9467
0.0839	2.88	2500	0.2712	0.9333
0.1546	2.94	2550	0.2433	0.9467
0.1321	3.0	2600	0.2421	0.9467
0.101	3.06	2650	0.2820	0.9333
0.061	3.11	2700	0.2990	0.9267
0.0608	3.17	2750	0.2512	0.9467
0.0983	3.23	2800	0.3033	0.9333
0.0806	3.29	2850	0.2621	0.9467
0.0788	3.34	2900	0.2672	0.9467
0.0827	3.4	2950	0.2797	0.9467
0.0912	3.46	3000	0.2802	0.9467
0.0771	3.52	3050	0.2693	0.9467
0.0842	3.58	3100	0.2758	0.9467
0.086	3.63	3150	0.2921	0.9333
0.1102	3.69	3200	0.3066	0.9333
0.1124	3.75	3250	0.2808	0.9333
0.0762	3.81	3300	0.2863	0.94
0.074	3.86	3350	0.3159	0.9333
0.062	3.92	3400	0.2977	0.9333
0.1027	3.98	3450	0.3449	0.9267
0.0734	4.04	3500	0.3165	0.9333
0.0375	4.09	3550	0.2960	0.9333
0.0377	4.15	3600	0.3245	0.9333
0.0661	4.21	3650	0.3262	0.9333
0.079	4.27	3700	0.3085	0.9333
0.0801	4.33	3750	0.3219	0.9333
0.0865	4.38	3800	0.3336	0.9267
0.058	4.44	3850	0.3083	0.9333
0.0689	4.5	3900	0.3351	0.9267
0.0345	4.56	3950	0.3412	0.9267
0.0557	4.61	4000	0.3236	0.9333
0.0758	4.67	4050	0.3224	0.9333
0.0682	4.73	4100	0.3241	0.9333
0.0534	4.79	4150	0.3349	0.9333
0.0707	4.84	4200	0.3254	0.9333
0.0672	4.9	4250	0.3277	0.9333
0.1033	4.96	4300	0.3301	0.9333

Framework versions

Transformers 4.24.0
Pytorch 1.13.0
Datasets 2.3.2
Tokenizers 0.13.1

Etelis/TSE_DistilBERT_5E

TSE_DistilBERT_5E

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

Etelis/
TSE_DistilBERT_5E