You can deploy this model and start earning money today!

Etelis/
amazonPolarity_DistilBERT_5E

Name: amazonPolarity_DistilBERT_5E
Availability: InStock

generated_from_trainer

amazon_polarity

apache-2.0

model-index

text-embeddings-inference

endpoints_compatible

Views

No views yet

amazonPolarity_DistilBERT_5EE

This model is a fine-tuned version of distilbert-base-uncased on the amazon_polarity dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2899
Accuracy: 0.94

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 1e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 5

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.6581	0.03	50	0.5315	0.84
0.4321	0.05	100	0.2897	0.8933
0.298	0.08	150	0.3165	0.8667
0.2902	0.11	200	0.2552	0.9067
0.2824	0.13	250	0.2277	0.9133
0.2522	0.16	300	0.1998	0.94
0.2781	0.19	350	0.1933	0.94
0.2668	0.21	400	0.2316	0.92
0.2619	0.24	450	0.1968	0.9333
0.2446	0.27	500	0.1846	0.9467
0.2677	0.29	550	0.1818	0.94
0.2026	0.32	600	0.2348	0.9133
0.2351	0.35	650	0.2127	0.92
0.2685	0.37	700	0.1792	0.94
0.2141	0.4	750	0.2252	0.9133
0.2193	0.43	800	0.2131	0.9267
0.2456	0.45	850	0.2205	0.9133
0.2548	0.48	900	0.1788	0.94
0.2353	0.51	950	0.1954	0.9267
0.2546	0.53	1000	0.1815	0.9333
0.2583	0.56	1050	0.1654	0.9333
0.219	0.59	1100	0.1760	0.9467
0.2241	0.61	1150	0.2107	0.92
0.2201	0.64	1200	0.2381	0.8933
0.1745	0.67	1250	0.1944	0.92
0.2698	0.69	1300	0.1971	0.9267
0.214	0.72	1350	0.1944	0.9333
0.2436	0.75	1400	0.2079	0.92
0.2318	0.77	1450	0.2088	0.9333
0.2206	0.8	1500	0.1875	0.94
0.2593	0.83	1550	0.1797	0.9267
0.1908	0.85	1600	0.1924	0.9333
0.2378	0.88	1650	0.1649	0.9267
0.2332	0.91	1700	0.1768	0.94
0.2125	0.93	1750	0.2276	0.92
0.2174	0.96	1800	0.2035	0.9333
0.19	0.99	1850	0.1805	0.94
0.1515	1.01	1900	0.1832	0.94
0.1671	1.04	1950	0.1902	0.94
0.171	1.07	2000	0.2468	0.9267
0.1495	1.09	2050	0.2276	0.9267
0.1535	1.12	2100	0.1926	0.94
0.2085	1.15	2150	0.1878	0.94
0.1395	1.17	2200	0.1795	0.9467
0.1556	1.2	2250	0.1554	0.9467
0.1273	1.23	2300	0.1707	0.94
0.1873	1.25	2350	0.1867	0.9467
0.1589	1.28	2400	0.2089	0.9333
0.1426	1.31	2450	0.1797	0.9467
0.149	1.33	2500	0.1991	0.9333
0.1535	1.36	2550	0.2116	0.94
0.1671	1.39	2600	0.1704	0.9467
0.1582	1.41	2650	0.1843	0.94
0.1393	1.44	2700	0.1831	0.94
0.1474	1.47	2750	0.1895	0.94
0.203	1.49	2800	0.1843	0.9467
0.1562	1.52	2850	0.2060	0.9467
0.1886	1.55	2900	0.1837	0.94
0.1332	1.57	2950	0.1920	0.9467
0.1519	1.6	3000	0.1789	0.9533
0.1354	1.63	3050	0.1974	0.9467
0.125	1.65	3100	0.1890	0.9533
0.2044	1.68	3150	0.1755	0.9533
0.1746	1.71	3200	0.1607	0.9467
0.1981	1.73	3250	0.1613	0.9533
0.1276	1.76	3300	0.1825	0.96
0.1935	1.79	3350	0.1707	0.9533
0.1848	1.81	3400	0.1697	0.96
0.1596	1.84	3450	0.1581	0.9667
0.1797	1.87	3500	0.1634	0.96
0.1493	1.89	3550	0.1614	0.9533
0.1703	1.92	3600	0.1673	0.9467
0.1951	1.95	3650	0.1589	0.9533
0.1582	1.97	3700	0.1761	0.9467
0.1974	2.0	3750	0.1918	0.94
0.1056	2.03	3800	0.2063	0.94
0.1109	2.05	3850	0.2031	0.9467
0.113	2.08	3900	0.2118	0.9467
0.0834	2.11	3950	0.1974	0.9533
0.1434	2.13	4000	0.2075	0.9533
0.0691	2.16	4050	0.2178	0.9533
0.1144	2.19	4100	0.2383	0.9467
0.1446	2.21	4150	0.2207	0.9533
0.172	2.24	4200	0.2034	0.9467
0.1026	2.27	4250	0.2048	0.9467
0.1131	2.29	4300	0.2334	0.9467
0.121	2.32	4350	0.2367	0.9333
0.1144	2.35	4400	0.2313	0.9467
0.1089	2.37	4450	0.2352	0.9533
0.1193	2.4	4500	0.2440	0.94
0.0689	2.43	4550	0.2379	0.9333
0.1799	2.45	4600	0.2354	0.9467
0.1068	2.48	4650	0.2158	0.9533
0.0974	2.51	4700	0.2456	0.94
0.0637	2.53	4750	0.2191	0.9333
0.1125	2.56	4800	0.2390	0.9467
0.1706	2.59	4850	0.2407	0.94
0.1533	2.61	4900	0.2242	0.9533
0.1357	2.64	4950	0.2119	0.9533
0.1342	2.67	5000	0.2268	0.9467
0.0796	2.69	5050	0.2450	0.9467
0.1351	2.72	5100	0.2499	0.94
0.1285	2.75	5150	0.2252	0.94
0.1563	2.77	5200	0.2191	0.94
0.1022	2.8	5250	0.2256	0.9533
0.11	2.83	5300	0.2365	0.9467
0.0926	2.85	5350	0.2206	0.9467
0.1043	2.88	5400	0.2018	0.9533
0.1041	2.91	5450	0.2268	0.9467
0.1232	2.93	5500	0.2164	0.9467
0.1537	2.96	5550	0.1956	0.9533
0.1188	2.99	5600	0.2126	0.9467
0.0749	3.01	5650	0.2249	0.9467
0.062	3.04	5700	0.2254	0.9467
0.0755	3.07	5750	0.2472	0.94
0.0866	3.09	5800	0.2569	0.94
0.0502	3.12	5850	0.2481	0.9467
0.1158	3.15	5900	0.2457	0.94
0.0413	3.17	5950	0.2500	0.94
0.0966	3.2	6000	0.2851	0.9333
0.0613	3.23	6050	0.2717	0.9467
0.1029	3.25	6100	0.2714	0.94
0.0833	3.28	6150	0.2683	0.94
0.0928	3.31	6200	0.2490	0.9467
0.0571	3.33	6250	0.2575	0.9533
0.1252	3.36	6300	0.2599	0.9467
0.0788	3.39	6350	0.2522	0.9467
0.0862	3.41	6400	0.2489	0.9533
0.112	3.44	6450	0.2452	0.9533
0.0868	3.47	6500	0.2438	0.9533
0.0979	3.49	6550	0.2474	0.94
0.0739	3.52	6600	0.2508	0.94
0.0786	3.55	6650	0.2621	0.94
0.0872	3.57	6700	0.2543	0.9333
0.0962	3.6	6750	0.2347	0.9467
0.124	3.63	6800	0.2319	0.9533
0.0747	3.65	6850	0.2448	0.9533
0.0591	3.68	6900	0.2379	0.94
0.1049	3.71	6950	0.2493	0.9333
0.0772	3.73	7000	0.2429	0.94
0.071	3.76	7050	0.2558	0.94
0.1116	3.79	7100	0.2600	0.94
0.1199	3.81	7150	0.2480	0.94
0.0819	3.84	7200	0.2506	0.94
0.1054	3.87	7250	0.2431	0.94
0.09	3.89	7300	0.2582	0.9333
0.0936	3.92	7350	0.2460	0.94
0.0469	3.95	7400	0.2509	0.94
0.1101	3.97	7450	0.2545	0.9467
0.1077	4.0	7500	0.2640	0.9467
0.0777	4.03	7550	0.2709	0.94
0.0777	4.05	7600	0.2842	0.94
0.0847	4.08	7650	0.2649	0.94
0.0462	4.11	7700	0.2702	0.9467
0.0572	4.13	7750	0.2628	0.94
0.0435	4.16	7800	0.2689	0.9467
0.0566	4.19	7850	0.2727	0.9467
0.1149	4.21	7900	0.2635	0.9467
0.0557	4.24	7950	0.2665	0.9467
0.061	4.27	8000	0.2680	0.9467
0.0664	4.29	8050	0.2767	0.9467
0.0481	4.32	8100	0.2662	0.9467
0.0893	4.35	8150	0.2677	0.9467
0.0855	4.37	8200	0.2733	0.9467
0.0552	4.4	8250	0.2589	0.94
0.0469	4.43	8300	0.2733	0.94
0.0633	4.45	8350	0.2799	0.94
0.0629	4.48	8400	0.2838	0.94
0.0854	4.51	8450	0.2837	0.94
0.0596	4.53	8500	0.2808	0.94
0.0579	4.56	8550	0.2839	0.94
0.0508	4.59	8600	0.2844	0.94
0.0557	4.61	8650	0.2833	0.94
0.0383	4.64	8700	0.2878	0.94
0.0554	4.67	8750	0.2924	0.94
0.0681	4.69	8800	0.2868	0.94
0.065	4.72	8850	0.2888	0.94
0.0731	4.75	8900	0.2946	0.94
0.0638	4.77	8950	0.2886	0.94
0.043	4.8	9000	0.2867	0.94
0.0658	4.83	9050	0.2872	0.94
0.0249	4.85	9100	0.2882	0.94
0.0612	4.88	9150	0.2902	0.94
0.0271	4.91	9200	0.2890	0.94
0.0308	4.93	9250	0.2897	0.94
0.0896	4.96	9300	0.2898	0.94
0.1172	4.99	9350	0.2899	0.94

Framework versions

Transformers 4.24.0
Pytorch 1.12.1+cu113
Datasets 2.6.1
Tokenizers 0.13.1

Etelis/amazonPolarity_DistilBERT_5E

amazonPolarity_DistilBERT_5EE

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

Etelis/
amazonPolarity_DistilBERT_5E