learning_rate: 0.0003
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Use 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: 20

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.3274	0.2375	500	0.2374	0.9094
0.2656	0.4751	1000	0.2683	0.9151
0.253	0.7126	1500	0.2183	0.9128
0.234	0.9501	2000	0.2006	0.9346
0.2242	1.1876	2500	0.2221	0.9278
0.2124	1.4252	3000	0.2186	0.9278
0.208	1.6627	3500	0.2206	0.9312
0.211	1.9002	4000	0.1889	0.9358
0.1737	2.1378	4500	0.2092	0.9346
0.1831	2.3753	5000	0.2074	0.9404
0.1821	2.6128	5500	0.2029	0.9335
0.1568	2.8504	6000	0.2248	0.9404
0.1345	3.0879	6500	0.2502	0.9323
0.1638	3.3254	7000	0.1928	0.9392
0.1686	3.5629	7500	0.2114	0.9404
0.16	3.8005	8000	0.2297	0.9404
0.1494	4.0380	8500	0.1986	0.9392
0.1419	4.2755	9000	0.2322	0.9358
0.1434	4.5131	9500	0.2177	0.9438
0.158	4.7506	10000	0.2086	0.9392
0.1457	4.9881	10500	0.2131	0.9404
0.1424	5.2257	11000	0.2435	0.9323
0.1393	5.4632	11500	0.2069	0.9369
0.1285	5.7007	12000	0.2371	0.9358
0.1576	5.9382	12500	0.2143	0.9346
0.1092	6.1758	13000	0.2614	0.9358
0.132	6.4133	13500	0.2565	0.9415
0.1194	6.6508	14000	0.2129	0.9427
0.1376	6.8884	14500	0.2277	0.9415
0.1116	7.1259	15000	0.2250	0.9427
0.1231	7.3634	15500	0.2447	0.9369
0.1222	7.6010	16000	0.2605	0.9335
0.1152	7.8385	16500	0.2327	0.9438
0.0988	8.0760	17000	0.2661	0.9427

ekiprop/roberta-sst2-lora-ep20-lr0p0003-bs32-2025-07-18-2038

roberta-sst2-lora-ep20-lr0p0003-bs32-2025-07-18-2038