You can deploy this model and start earning money today!

HuyHoang1977/
outputs

Name: outputs
Availability: InStock

Views

No views yet

outputs

This model is a fine-tuned version of KoichiYasuoka/bert-base-japanese-char-extended on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

More information needed

More information needed

More information needed

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 3e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 64
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 2
total_train_batch_size: 64
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
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.06
num_epochs: 10

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1	Precision	Recall	Accuracy	F1 Art	F1 Conj	F1 Dj	F1 Dp	F1 Erb	F1 Et	F1 Ntj	F1 Oun	F1 Ron	F1 Ropn	F1 Um	F1 Unct	F1 Ux	F1 Ym
2.3878	1.0	638	2.4024	0.1351	0.1440	0.1272	0.2013	0.1619	0.1305	0.0061	0.0106	0.0	0.0813	0.0377	0.0	0.0	0.0191	0.0567	0.5886	0.1625	0.0446
2.3651	2.0	1276	2.3474	0.1368	0.1418	0.1321	0.1769	0.1957	0.1369	0.0	0.0228	0.0	0.0250	0.0253	0.0139	0.1175	0.0	0.0205	0.5886	0.0	0.0343
2.3634	3.0	1914	2.3653	0.1380	0.1403	0.1358	0.1947	0.1914	0.1278	0.0	0.0248	0.0	0.0783	0.0780	0.0	0.0995	0.0118	0.0	0.5886	0.1129	0.0627
2.3592	4.0	2552	2.3568	0.1356	0.1365	0.1346	0.1774	0.1776	0.1375	0.0061	0.0282	0.0	0.0729	0.0283	0.0	0.0966	0.0037	0.0229	0.5886	0.1038	0.0470
2.3378	5.0	3190	2.3542	0.1386	0.1498	0.1289	0.2005	0.1914	0.1416	0.0	0.0168	0.0	0.0302	0.0335	0.0057	0.1079	0.0118	0.0161	0.5886	0.0158	0.0182
2.388	6.0	3828	2.3583	0.1413	0.1578	0.1279	0.2129	0.1672	0.1466	0.0	0.0183	0.0552	0.0586	0.0349	0.0	0.0995	0.0	0.0229	0.5886	0.1217	0.0391
2.3177	7.0	4466	2.3540	0.1389	0.1523	0.1277	0.2005	0.1672	0.1434	0.0	0.0026	0.0	0.0	0.0234	0.0	0.1126	0.0291	0.0229	0.5886	0.1179	0.0182
2.3434	8.0	5104	2.3745	0.1349	0.1418	0.1286	0.1984	0.1776	0.1341	0.0	0.0006	0.0	0.0855	0.0402	0.0057	0.1079	0.0118	0.0437	0.5886	0.1038	0.0325
2.3773	9.0	5742	2.3556	0.1386	0.1444	0.1332	0.1920	0.1914	0.1399	0.0	0.0468	0.0	0.0583	0.0377	0.0	0.0995	0.0118	0.0437	0.5886	0.0363	0.0390
2.3234	10.0	6380	2.3626	0.1416	0.1468	0.1367	0.1930	0.1776	0.1385	0.0	0.0617	0.0	0.0549	0.0377	0.0	0.1079	0.0118	0.0437	0.5886	0.0794	0.0390