Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Tp	Tn	Fp	Fn
0.7128	0.8	20	0.7014	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.7384	1.6	40	0.7479	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.7142	2.4	60	0.7035	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.7004	3.2	80	0.7548	0.5	0.5	0.0	0.5	0.0
0.7353	4.0	100	0.7191	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.7041	4.8	120	0.7120	0.5	0.5	0.0	0.5	0.0
0.7012	5.6	140	0.7019	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.695	6.4	160	0.7264	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.7069	7.2	180	0.6932	0.5	0.5	0.0	0.5	0.0
0.7208	8.0	200	0.7370	0.5	0.5	0.0	0.5	0.0
0.7203	8.8	220	0.6935	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.6968	9.6	240	0.6944	0.5	0.5	0.0	0.5	0.0
0.7162	10.4	260	0.7056	0.5	0.5	0.0	0.5	0.0
0.6966	11.2	280	0.6942	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.705	12.0	300	0.6963	0.5	0.0	0.5	0.0	0.5
0.7007	12.8	320	0.7010	0.4956	0.4716	0.0240	0.4760	0.0284
0.7039	13.6	340	0.6973	0.4937	0.4697	0.0240	0.4760	0.0303
0.6864	14.4	360	0.7336	0.4937	0.3946	0.0991	0.4009	0.1054
0.7068	15.2	380	0.7135	0.4987	0.1073	0.3914	0.1086	0.3927
0.6626	16.0	400	0.7278	0.5019	0.0259	0.4760	0.0240	0.4741
0.6502	16.8	420	0.7612	0.5025	0.2879	0.2146	0.2854	0.2121
0.5627	17.6	440	0.7975	0.5404	0.1932	0.3472	0.1528	0.3068
0.5473	18.4	460	0.7218	0.5972	0.3005	0.2967	0.2033	0.1995
0.4772	19.2	480	0.7505	0.6490	0.3529	0.2961	0.2039	0.1471
0.388	20.0	500	0.7515	0.6812	0.3624	0.3188	0.1812	0.1376
0.3102	20.8	520	0.9149	0.6894	0.3819	0.3074	0.1926	0.1181
0.2433	21.6	540	0.7770	0.7020	0.3630	0.3390	0.1610	0.1370
0.2379	22.4	560	0.9499	0.7102	0.3422	0.3681	0.1319	0.1578
0.1669	23.2	580	0.9379	0.7077	0.3794	0.3283	0.1717	0.1206
0.1622	24.0	600	0.9364	0.7077	0.3902	0.3176	0.1824	0.1098
0.1455	24.8	620	1.1195	0.6970	0.3359	0.3611	0.1389	0.1641
0.114	25.6	640	1.1392	0.7102	0.3580	0.3523	0.1477	0.1420
0.0714	26.4	660	1.4233	0.7165	0.3447	0.3718	0.1282	0.1553
0.0739	27.2	680	1.5302	0.7159	0.3567	0.3592	0.1408	0.1433
0.0774	28.0	700	2.3741	0.7096	0.3636	0.3460	0.1540	0.1364
0.0672	28.8	720	1.3433	0.7096	0.3567	0.3529	0.1471	0.1433
0.0616	29.6	740	1.6716	0.7172	0.3718	0.3453	0.1547	0.1282
0.0432	30.4	760	1.2928	0.7109	0.3561	0.3548	0.1452	0.1439
0.0417	31.2	780	1.6960	0.7052	0.3447	0.3605	0.1395	0.1553
0.0538	32.0	800	1.8484	0.7102	0.3516	0.3586	0.1414	0.1484
0.0513	32.8	820	2.0704	0.6963	0.3485	0.3479	0.1521	0.1515
0.0428	33.6	840	1.8172	0.7090	0.3630	0.3460	0.1540	0.1370
0.0317	34.4	860	1.8815	0.7121	0.3674	0.3447	0.1553	0.1326
0.0375	35.2	880	1.7032	0.7121	0.3561	0.3561	0.1439	0.1439
0.032	36.0	900	2.1972	0.7128	0.3573	0.3554	0.1446	0.1427
0.0173	36.8	920	2.2502	0.7165	0.3662	0.3504	0.1496	0.1338
0.0117	37.6	940	2.1330	0.7184	0.3687	0.3497	0.1503	0.1313
0.0206	38.4	960	2.0618	0.7191	0.3725	0.3466	0.1534	0.1275
0.0146	39.2	980	1.9688	0.7172	0.3592	0.3580	0.1420	0.1408
0.0108	40.0	1000	2.0846	0.7153	0.3592	0.3561	0.1439	0.1408
0.0131	40.8	1020	2.3518	0.7140	0.3592	0.3548	0.1452	0.1408
0.0095	41.6	1040	2.5874	0.7197	0.3712	0.3485	0.1515	0.1288
0.0331	42.4	1060	2.5151	0.7159	0.3649	0.3510	0.1490	0.1351
0.0037	43.2	1080	2.3016	0.7153	0.3643	0.3510	0.1490	0.1357
0.0212	44.0	1100	2.1693	0.7121	0.3554	0.3567	0.1433	0.1446
0.0109	44.8	1120	2.1769	0.7134	0.3580	0.3554	0.1446	0.1420
0.0032	45.6	1140	2.2651	0.7146	0.3649	0.3497	0.1503	0.1351
0.0122	46.4	1160	2.3623	0.7172	0.3712	0.3460	0.1540	0.1288
0.0029	47.2	1180	2.4197	0.7197	0.3763	0.3434	0.1566	0.1237
0.0197	48.0	1200	2.4860	0.7159	0.3718	0.3441	0.1559	0.1282
0.0127	48.8	1220	2.4478	0.7146	0.3725	0.3422	0.1578	0.1275
0.0273	49.6	1240	2.4430	0.7153	0.3725	0.3428	0.1572	0.1275

Framework versions

Transformers 4.26.1
Pytorch 1.13.1
Datasets 2.10.1
Tokenizers 0.13.2

henryscheible/gpt2_winobias_finetuned

gpt2_winobias_finetuned

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

henryscheible/
gpt2_winobias_finetuned