Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Tp	Tn	Fp	Fn
0.6992	0.8	20	0.6945	0.4943	0.2285	0.2658	0.2342	0.2715
0.7005	1.6	40	0.6944	0.4937	0.2702	0.2235	0.2765	0.2298
0.7025	2.4	60	0.6958	0.5032	0.4457	0.0574	0.4426	0.0543
0.6937	3.2	80	0.6943	0.5044	0.3403	0.1641	0.3359	0.1597
0.6935	4.0	100	0.6942	0.4943	0.2847	0.2096	0.2904	0.2153
0.6995	4.8	120	0.6942	0.4962	0.2702	0.2260	0.2740	0.2298
0.7035	5.6	140	0.6955	0.5	0.4324	0.0676	0.4324	0.0676
0.7001	6.4	160	0.6941	0.5	0.2437	0.2563	0.2437	0.2563
0.6967	7.2	180	0.6941	0.5032	0.2418	0.2614	0.2386	0.2582
0.6934	8.0	200	0.6943	0.4987	0.3472	0.1515	0.3485	0.1528
0.6963	8.8	220	0.6941	0.4956	0.3112	0.1843	0.3157	0.1888
0.6962	9.6	240	0.6940	0.5006	0.3112	0.1894	0.3106	0.1888
0.6955	10.4	260	0.6944	0.4949	0.3580	0.1370	0.3630	0.1420
0.7032	11.2	280	0.6941	0.4912	0.2683	0.2229	0.2771	0.2317
0.6996	12.0	300	0.6943	0.4949	0.3580	0.1370	0.3630	0.1420
0.6995	12.8	320	0.6940	0.5032	0.3188	0.1843	0.3157	0.1812
0.6985	13.6	340	0.6939	0.5057	0.2330	0.2727	0.2273	0.2670
0.696	14.4	360	0.6947	0.5038	0.4211	0.0827	0.4173	0.0789
0.6988	15.2	380	0.6941	0.4937	0.2854	0.2083	0.2917	0.2146
0.6998	16.0	400	0.6942	0.5044	0.2191	0.2854	0.2146	0.2809
0.6971	16.8	420	0.6940	0.5063	0.2323	0.2740	0.2260	0.2677
0.704	17.6	440	0.6939	0.4937	0.2664	0.2273	0.2727	0.2336
0.695	18.4	460	0.6940	0.4956	0.2797	0.2159	0.2841	0.2203
0.6992	19.2	480	0.6940	0.4949	0.2872	0.2077	0.2923	0.2128
0.6869	20.0	500	0.6940	0.4880	0.3150	0.1730	0.3270	0.1850
0.7022	20.8	520	0.6939	0.4968	0.3239	0.1730	0.3270	0.1761
0.6961	21.6	540	0.6942	0.5019	0.3857	0.1162	0.3838	0.1143
0.7024	22.4	560	0.6940	0.4962	0.3453	0.1509	0.3491	0.1547
0.6995	23.2	580	0.6940	0.5019	0.3542	0.1477	0.3523	0.1458
0.7	24.0	600	0.6939	0.5019	0.3131	0.1888	0.3112	0.1869
0.7035	24.8	620	0.6939	0.5	0.3396	0.1604	0.3396	0.1604
0.6978	25.6	640	0.6938	0.5133	0.2064	0.3068	0.1932	0.2936
0.7032	26.4	660	0.6938	0.4981	0.2399	0.2582	0.2418	0.2601
0.6898	27.2	680	0.6938	0.4956	0.2449	0.2506	0.2494	0.2551
0.6923	28.0	700	0.6939	0.4924	0.2929	0.1995	0.3005	0.2071
0.7025	28.8	720	0.6938	0.4968	0.2809	0.2159	0.2841	0.2191
0.6999	29.6	740	0.6943	0.5025	0.3838	0.1187	0.3813	0.1162
0.6993	30.4	760	0.6940	0.5006	0.3573	0.1433	0.3567	0.1427
0.7013	31.2	780	0.6939	0.4968	0.3333	0.1635	0.3365	0.1667
0.6985	32.0	800	0.6939	0.4981	0.3460	0.1521	0.3479	0.1540
0.6957	32.8	820	0.6938	0.5076	0.3277	0.1799	0.3201	0.1723
0.6978	33.6	840	0.6937	0.5107	0.2475	0.2633	0.2367	0.2525
0.6953	34.4	860	0.6938	0.5133	0.3201	0.1932	0.3068	0.1799
0.6923	35.2	880	0.6939	0.5	0.3485	0.1515	0.3485	0.1515
0.6947	36.0	900	0.6939	0.4987	0.3491	0.1496	0.3504	0.1509
0.7018	36.8	920	0.6937	0.5095	0.3018	0.2077	0.2923	0.1982
0.6957	37.6	940	0.6939	0.4975	0.3403	0.1572	0.3428	0.1597
0.698	38.4	960	0.6939	0.4981	0.3415	0.1566	0.3434	0.1585
0.6902	39.2	980	0.6938	0.4968	0.3289	0.1679	0.3321	0.1711
0.6973	40.0	1000	0.6938	0.4956	0.3346	0.1610	0.3390	0.1654
0.6962	40.8	1020	0.6938	0.5025	0.3194	0.1831	0.3169	0.1806
0.699	41.6	1040	0.6937	0.5019	0.3093	0.1926	0.3074	0.1907
0.6965	42.4	1060	0.6937	0.5013	0.2816	0.2197	0.2803	0.2184
0.694	43.2	1080	0.6937	0.5013	0.2677	0.2336	0.2664	0.2323
0.699	44.0	1100	0.6937	0.4962	0.2664	0.2298	0.2702	0.2336
0.6932	44.8	1120	0.6937	0.4975	0.2645	0.2330	0.2670	0.2355
0.6994	45.6	1140	0.6937	0.5006	0.2696	0.2311	0.2689	0.2304
0.7008	46.4	1160	0.6937	0.5095	0.2992	0.2102	0.2898	0.2008
0.7006	47.2	1180	0.6937	0.5082	0.3049	0.2033	0.2967	0.1951
0.6954	48.0	1200	0.6937	0.5101	0.3030	0.2071	0.2929	0.1970
0.7044	48.8	1220	0.6937	0.5088	0.3030	0.2058	0.2942	0.1970
0.6993	49.6	1240	0.6937	0.5088	0.3011	0.2077	0.2923	0.1989

Framework versions

Transformers 4.26.1
Pytorch 1.13.1
Datasets 2.10.1
Tokenizers 0.13.2

asun17904/multiberts-seed_0_winobias_classifieronly

multiberts-seed_0_winobias_classifieronly

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

asun17904/
multiberts-seed_0_winobias_classifieronly