Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.43	0.05	50	0.4090	0.8467
0.2597	0.11	100	0.3132	0.8933
0.2517	0.16	150	0.2642	0.9
0.2218	0.21	200	0.1973	0.9333
0.21	0.27	250	0.2880	0.88
0.2076	0.32	300	0.2646	0.8933
0.2219	0.37	350	0.2053	0.94
0.2086	0.43	400	0.2122	0.92
0.1725	0.48	450	0.2145	0.92
0.2074	0.53	500	0.2174	0.9267
0.1966	0.59	550	0.2013	0.9467
0.1777	0.64	600	0.2352	0.9133
0.1695	0.69	650	0.2965	0.9133
0.177	0.75	700	0.2204	0.94
0.187	0.8	750	0.2328	0.9133
0.1721	0.85	800	0.1713	0.9267
0.1747	0.91	850	0.2365	0.9
0.1627	0.96	900	0.2202	0.9267
0.1421	1.01	950	0.2681	0.9133
0.1516	1.07	1000	0.2116	0.9333
0.1196	1.12	1050	0.1885	0.94
0.1444	1.17	1100	0.2121	0.9267
0.1198	1.23	1150	0.2335	0.9333
0.1474	1.28	1200	0.2348	0.9067
0.125	1.33	1250	0.2401	0.9267
0.117	1.39	1300	0.2041	0.9467
0.114	1.44	1350	0.1985	0.9467
0.1293	1.49	1400	0.1891	0.9533
0.1231	1.55	1450	0.2168	0.9467
0.1306	1.6	1500	0.2097	0.94
0.1449	1.65	1550	0.1790	0.9333
0.132	1.71	1600	0.1838	0.9333
0.124	1.76	1650	0.1890	0.94
0.1419	1.81	1700	0.1575	0.9533
0.139	1.87	1750	0.1794	0.94
0.1171	1.92	1800	0.1981	0.9533
0.1343	1.97	1850	0.1539	0.96
0.0924	2.03	1900	0.1875	0.9533
0.0662	2.08	1950	0.2658	0.9467
0.1024	2.13	2000	0.1869	0.9467
0.1051	2.19	2050	0.1967	0.94
0.1047	2.24	2100	0.1625	0.9533
0.0972	2.29	2150	0.1754	0.9533
0.0885	2.35	2200	0.1831	0.94
0.0999	2.4	2250	0.1830	0.9533
0.0628	2.45	2300	0.1663	0.96
0.0957	2.51	2350	0.1708	0.9467
0.0864	2.56	2400	0.1977	0.9467
0.0752	2.61	2450	0.2427	0.9467
0.0913	2.67	2500	0.2325	0.94
0.139	2.72	2550	0.1470	0.96
0.0839	2.77	2600	0.2193	0.94
0.1045	2.83	2650	0.1672	0.9533
0.0775	2.88	2700	0.1782	0.96
0.0909	2.93	2750	0.2241	0.94
0.1182	2.99	2800	0.1942	0.9533
0.0721	3.04	2850	0.1774	0.9533
0.0562	3.09	2900	0.1877	0.9467
0.0613	3.14	2950	0.1576	0.96
0.0433	3.2	3000	0.2294	0.9467
0.0743	3.25	3050	0.2050	0.9533
0.0568	3.3	3100	0.1770	0.9667
0.0785	3.36	3150	0.1732	0.96
0.0434	3.41	3200	0.2130	0.9533
0.0534	3.46	3250	0.1902	0.9667
0.0748	3.52	3300	0.2082	0.9333
0.0691	3.57	3350	0.1820	0.96
0.0493	3.62	3400	0.1933	0.9533
0.0388	3.68	3450	0.2319	0.94
0.0649	3.73	3500	0.2071	0.94
0.0369	3.78	3550	0.2092	0.9533
0.0381	3.84	3600	0.2171	0.9533
0.0461	3.89	3650	0.2430	0.9467
0.0682	3.94	3700	0.2372	0.9467
0.0438	4.0	3750	0.2335	0.9467
0.0293	4.05	3800	0.2337	0.9533
0.0313	4.1	3850	0.2349	0.9467
0.0467	4.16	3900	0.2806	0.94
0.0243	4.21	3950	0.2493	0.94
0.0409	4.26	4000	0.2460	0.9533
0.041	4.32	4050	0.2550	0.9533
0.0319	4.37	4100	0.2438	0.9533
0.0457	4.42	4150	0.2469	0.9533
0.0343	4.48	4200	0.2298	0.9533
0.0464	4.53	4250	0.2555	0.9467
0.0289	4.58	4300	0.2486	0.9533
0.0416	4.64	4350	0.2539	0.9533
0.0422	4.69	4400	0.2534	0.9533
0.037	4.74	4450	0.2492	0.9467
0.0387	4.8	4500	0.2406	0.9533
0.0472	4.85	4550	0.2411	0.9533
0.0404	4.9	4600	0.2419	0.9533
0.0267	4.96	4650	0.2404	0.9533

Framework versions

Transformers 4.24.0
Pytorch 1.13.0
Datasets 2.6.1
Tokenizers 0.13.1

Etelis/amazonPolarity_ALBERT_5E

amazonPolarity_ALBERT_5E

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

Etelis/
amazonPolarity_ALBERT_5E