Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Tp	Tn	Fp	Fn
0.6962	0.8	20	0.6948	0.5019	0.2203	0.2816	0.2184	0.2797
0.6962	1.6	40	0.6944	0.4981	0.2696	0.2285	0.2715	0.2304
0.6967	2.4	60	0.6954	0.5019	0.4078	0.0941	0.4059	0.0922
0.6963	3.2	80	0.6944	0.5088	0.0581	0.4508	0.0492	0.4419
0.6949	4.0	100	0.6936	0.4987	0.2948	0.2039	0.2961	0.2052
0.7003	4.8	120	0.6944	0.5013	0.0322	0.4691	0.0309	0.4678
0.6948	5.6	140	0.6938	0.4987	0.3630	0.1357	0.3643	0.1370
0.695	6.4	160	0.6945	0.5032	0.0284	0.4747	0.0253	0.4716
0.6954	7.2	180	0.6939	0.5025	0.0739	0.4287	0.0713	0.4261
0.6914	8.0	200	0.6936	0.5019	0.3491	0.1528	0.3472	0.1509
0.6968	8.8	220	0.6945	0.4981	0.0234	0.4747	0.0253	0.4766
0.6961	9.6	240	0.6934	0.5069	0.2020	0.3049	0.1951	0.2980
0.6957	10.4	260	0.6932	0.5038	0.2917	0.2121	0.2879	0.2083
0.6929	11.2	280	0.6939	0.5032	0.0271	0.4760	0.0240	0.4729
0.7065	12.0	300	0.6934	0.4987	0.4009	0.0979	0.4021	0.0991
0.6986	12.8	320	0.6934	0.5025	0.0833	0.4192	0.0808	0.4167
0.6974	13.6	340	0.6945	0.4949	0.0221	0.4729	0.0271	0.4779
0.6991	14.4	360	0.6944	0.5044	0.4956	0.0088	0.4912	0.0044
0.6961	15.2	380	0.6932	0.5038	0.0751	0.4287	0.0713	0.4249
0.6982	16.0	400	0.6928	0.5057	0.1641	0.3415	0.1585	0.3359
0.6986	16.8	420	0.6928	0.5101	0.1351	0.375	0.125	0.3649
0.695	17.6	440	0.6927	0.5107	0.2702	0.2405	0.2595	0.2298
0.6954	18.4	460	0.6928	0.5095	0.3441	0.1654	0.3346	0.1559
0.6954	19.2	480	0.6926	0.5133	0.2626	0.2506	0.2494	0.2374
0.7003	20.0	500	0.6926	0.5183	0.2708	0.2475	0.2525	0.2292
0.6982	20.8	520	0.6926	0.5082	0.2652	0.2431	0.2569	0.2348
0.696	21.6	540	0.6927	0.5170	0.2456	0.2715	0.2285	0.2544
0.6928	22.4	560	0.6928	0.5038	0.3958	0.1080	0.3920	0.1042
0.6968	23.2	580	0.6927	0.5164	0.3062	0.2102	0.2898	0.1938
0.693	24.0	600	0.6926	0.5196	0.2702	0.2494	0.2506	0.2298
0.7	24.8	620	0.6927	0.5088	0.4148	0.0941	0.4059	0.0852
0.6993	25.6	640	0.6932	0.5044	0.0335	0.4710	0.0290	0.4665
0.7022	26.4	660	0.6926	0.5152	0.1806	0.3346	0.1654	0.3194
0.6954	27.2	680	0.6925	0.5170	0.2241	0.2929	0.2071	0.2759
0.6978	28.0	700	0.6925	0.5158	0.3289	0.1869	0.3131	0.1711
0.7013	28.8	720	0.6925	0.5145	0.2601	0.2544	0.2456	0.2399
0.7004	29.6	740	0.6931	0.5063	0.4729	0.0335	0.4665	0.0271
0.6913	30.4	760	0.6926	0.5164	0.1982	0.3182	0.1818	0.3018
0.6974	31.2	780	0.6926	0.5164	0.1900	0.3264	0.1736	0.3100
0.6904	32.0	800	0.6926	0.5107	0.3933	0.1174	0.3826	0.1067
0.6917	32.8	820	0.6925	0.5271	0.2961	0.2311	0.2689	0.2039
0.6956	33.6	840	0.6927	0.5114	0.1098	0.4015	0.0985	0.3902
0.6941	34.4	860	0.6927	0.5133	0.4350	0.0783	0.4217	0.0650
0.6935	35.2	880	0.6928	0.5114	0.4571	0.0543	0.4457	0.0429
0.6935	36.0	900	0.6925	0.5114	0.3643	0.1471	0.3529	0.1357
0.6935	36.8	920	0.6924	0.5177	0.2020	0.3157	0.1843	0.2980
0.6916	37.6	940	0.6925	0.5177	0.3314	0.1862	0.3138	0.1686
0.703	38.4	960	0.6925	0.5183	0.3220	0.1963	0.3037	0.1780
0.698	39.2	980	0.6925	0.5234	0.3005	0.2229	0.2771	0.1995
0.6966	40.0	1000	0.6925	0.5240	0.3150	0.2090	0.2910	0.1850
0.6942	40.8	1020	0.6925	0.5290	0.3049	0.2241	0.2759	0.1951
0.6916	41.6	1040	0.6924	0.5240	0.2999	0.2241	0.2759	0.2001
0.6946	42.4	1060	0.6925	0.5221	0.1862	0.3359	0.1641	0.3138
0.6925	43.2	1080	0.6926	0.5025	0.1155	0.3870	0.1130	0.3845
0.6977	44.0	1100	0.6925	0.5170	0.1559	0.3611	0.1389	0.3441
0.6938	44.8	1120	0.6924	0.5221	0.2008	0.3213	0.1787	0.2992
0.6972	45.6	1140	0.6924	0.5208	0.2449	0.2759	0.2241	0.2551
0.6938	46.4	1160	0.6924	0.5227	0.3213	0.2014	0.2986	0.1787
0.6924	47.2	1180	0.6924	0.5107	0.3396	0.1711	0.3289	0.1604
0.7034	48.0	1200	0.6924	0.5322	0.2980	0.2342	0.2658	0.2020
0.6935	48.8	1220	0.6924	0.5316	0.2809	0.2506	0.2494	0.2191
0.6971	49.6	1240	0.6924	0.5290	0.2614	0.2677	0.2323	0.2386

Framework versions

Transformers 4.26.1
Pytorch 1.13.1
Datasets 2.10.1
Tokenizers 0.13.2

henryscheible/bert-base-uncased_winobias_classifieronly

bert-base-uncased_winobias_classifieronly

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

henryscheible/
bert-base-uncased_winobias_classifieronly