optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 1e-05, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
training_precision: float32

Train Loss	Train Accuracy	Train Wermet	Validation Loss	Validation Accuracy	Validation Wermet	Epoch
3.2071	0.0313	0.1237	2.8546	0.0225	0.1109	0
3.0365	0.0325	0.0375	2.8115	0.0228	0.1215	1
3.0162	0.0326	0.0484	2.7884	0.0231	0.1318	2
3.0042	0.0327	0.0555	2.7853	0.0233	0.1393	3
2.9934	0.0328	0.0614	2.7657	0.0232	0.1273	4
2.9858	0.0329	0.0654	2.7542	0.0234	0.1073	5
2.9735	0.0330	0.0673	2.7367	0.0234	0.1414	6
2.9574	0.0332	0.0704	2.6961	0.0240	0.1429	7
2.9320	0.0335	0.0723	2.6652	0.0239	0.0990	8
2.8976	0.0339	0.0729	2.5997	0.0245	0.0944	9
2.8460	0.0343	0.0728	2.5378	0.0248	0.1435	10
2.7781	0.0347	0.0741	2.4355	0.0254	0.1372	11
2.7083	0.0352	0.0747	2.5163	0.0248	0.0987	12
2.6445	0.0356	0.0720	2.2997	0.0261	0.1484	13
2.5838	0.0360	0.0724	2.2386	0.0266	0.1419	14
2.5294	0.0363	0.0721	2.1855	0.0269	0.1289	15
2.4760	0.0367	0.0711	2.1682	0.0271	0.1214	16
2.4339	0.0370	0.0698	2.1018	0.0273	0.1264	17
2.3867	0.0373	0.0684	2.0647	0.0275	0.1403	18
2.3528	0.0376	0.0669	2.0705	0.0275	0.1089	19
2.3145	0.0379	0.0658	2.0179	0.0280	0.1209	20
2.2765	0.0382	0.0654	2.0182	0.0279	0.1023	21
2.2415	0.0385	0.0650	1.9558	0.0284	0.1523	22
2.2102	0.0388	0.0643	1.9395	0.0285	0.1123	23
2.1717	0.0392	0.0635	1.9791	0.0282	0.0928	24

bigmorning/whisper_4_with_init_sun_char_0025

whisper_4_with_init_sun_char_0025