Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Wer	Cer
5.3867	0.02	200	3.2171	1.0	1.0
3.1288	0.04	400	2.9394	1.0	1.0
1.8298	0.06	600	0.9138	0.8416	0.2039
0.9751	0.07	800	0.6568	0.6928	0.1566
0.7934	0.09	1000	0.5314	0.6225	0.1277
0.663	0.11	1200	0.4759	0.5730	0.1174
0.617	0.13	1400	0.4515	0.5578	0.1118
0.5473	0.15	1600	0.4017	0.5157	0.1004
0.5283	0.17	1800	0.3872	0.5094	0.0982
0.4893	0.18	2000	0.3725	0.4860	0.0932
0.495	0.2	2200	0.3580	0.4542	0.0878
0.4438	0.22	2400	0.3443	0.4366	0.0858
0.4425	0.24	2600	0.3428	0.4284	0.0865
0.4293	0.26	2800	0.3329	0.4221	0.0819
0.3779	0.28	3000	0.3278	0.4146	0.0794
0.4116	0.29	3200	0.3242	0.4107	0.0757
0.3912	0.31	3400	0.3217	0.4040	0.0776
0.391	0.33	3600	0.3127	0.3955	0.0764
0.3696	0.35	3800	0.3153	0.3892	0.0748
0.3576	0.37	4000	0.3156	0.3846	0.0737
0.3553	0.39	4200	0.3024	0.3814	0.0726
0.3394	0.4	4400	0.3022	0.3637	0.0685
0.3345	0.42	4600	0.3130	0.3641	0.0698
0.3357	0.44	4800	0.2913	0.3602	0.0701
0.3411	0.46	5000	0.2941	0.3514	0.0674
0.3031	0.48	5200	0.3043	0.3613	0.0685
0.3305	0.5	5400	0.2967	0.3468	0.0657
0.3004	0.51	5600	0.2723	0.3309	0.0616
0.31	0.53	5800	0.2835	0.3404	0.0648
0.3224	0.55	6000	0.2743	0.3358	0.0622
0.3261	0.57	6200	0.2803	0.3358	0.0620
0.305	0.59	6400	0.2835	0.3397	0.0629
0.3025	0.61	6600	0.2684	0.3340	0.0639
0.2952	0.62	6800	0.2654	0.3256	0.0617
0.2903	0.64	7000	0.2588	0.3174	0.0596
0.2907	0.66	7200	0.2789	0.3256	0.0623
0.2887	0.68	7400	0.2634	0.3142	0.0605
0.291	0.7	7600	0.2644	0.3097	0.0582
0.2646	0.72	7800	0.2753	0.3089	0.0582
0.2683	0.73	8000	0.2703	0.3036	0.0574
0.2808	0.75	8200	0.2544	0.2994	0.0561
0.2724	0.77	8400	0.2584	0.3051	0.0592
0.2516	0.79	8600	0.2575	0.2959	0.0557
0.2561	0.81	8800	0.2594	0.2945	0.0552
0.264	0.83	9000	0.2607	0.2987	0.0552
0.2383	0.84	9200	0.2641	0.2983	0.0546
0.2548	0.86	9400	0.2714	0.2930	0.0538
0.2284	0.88	9600	0.2542	0.2945	0.0555
0.2354	0.9	9800	0.2564	0.2937	0.0551
0.2624	0.92	10000	0.2466	0.2891	0.0542
0.24	0.94	10200	0.2404	0.2895	0.0528
0.2372	0.95	10400	0.2590	0.2782	0.0518
0.2357	0.97	10600	0.2629	0.2867	0.0531
0.2439	0.99	10800	0.2722	0.2902	0.0556
0.2204	1.01	11000	0.2618	0.2856	0.0535
0.2043	1.03	11200	0.2662	0.2789	0.0520
0.2081	1.05	11400	0.2744	0.2831	0.0532
0.199	1.06	11600	0.2586	0.2800	0.0519
0.2063	1.08	11800	0.2711	0.2842	0.0531
0.2116	1.1	12000	0.2463	0.2782	0.0529
0.2095	1.12	12200	0.2371	0.2757	0.0510
0.1786	1.14	12400	0.2693	0.2768	0.0520
0.1999	1.16	12600	0.2625	0.2793	0.0513
0.1985	1.17	12800	0.2734	0.2796	0.0532
0.187	1.19	13000	0.2654	0.2676	0.0514
0.188	1.21	13200	0.2548	0.2648	0.0489
0.1853	1.23	13400	0.2684	0.2641	0.0509
0.197	1.25	13600	0.2589	0.2662	0.0507
0.1873	1.27	13800	0.2633	0.2686	0.0516
0.179	1.28	14000	0.2682	0.2598	0.0508
0.2008	1.3	14200	0.2505	0.2609	0.0493
0.1802	1.32	14400	0.2470	0.2598	0.0493
0.1903	1.34	14600	0.2572	0.2672	0.0500
0.1852	1.36	14800	0.2576	0.2633	0.0491
0.1933	1.38	15000	0.2649	0.2602	0.0493
0.191	1.4	15200	0.2578	0.2612	0.0484
0.1863	1.41	15400	0.2572	0.2566	0.0488
0.1785	1.43	15600	0.2661	0.2520	0.0478
0.1755	1.45	15800	0.2637	0.2605	0.0485
0.1677	1.47	16000	0.2481	0.2559	0.0478
0.1633	1.49	16200	0.2584	0.2531	0.0476
0.166	1.51	16400	0.2576	0.2595	0.0487
0.1798	1.52	16600	0.2517	0.2570	0.0488
0.1879	1.54	16800	0.2555	0.2531	0.0479
0.1636	1.56	17000	0.2419	0.2467	0.0464
0.1706	1.58	17200	0.2426	0.2457	0.0463
0.1763	1.6	17400	0.2427	0.2496	0.0467
0.1687	1.62	17600	0.2507	0.2496	0.0467
0.1662	1.63	17800	0.2553	0.2474	0.0466
0.1637	1.65	18000	0.2576	0.2450	0.0461
0.1744	1.67	18200	0.2394	0.2414	0.0454
0.1597	1.69	18400	0.2442	0.2443	0.0452
0.1606	1.71	18600	0.2488	0.2435	0.0453
0.1558	1.73	18800	0.2563	0.2464	0.0464
0.172	1.74	19000	0.2501	0.2411	0.0452
0.1594	1.76	19200	0.2481	0.2460	0.0458
0.1732	1.78	19400	0.2427	0.2414	0.0443
0.1706	1.8	19600	0.2367	0.2418	0.0446
0.1724	1.82	19800	0.2376	0.2390	0.0444
0.1621	1.84	20000	0.2430	0.2382	0.0438
0.1501	1.85	20200	0.2445	0.2404	0.0438
0.1526	1.87	20400	0.2472	0.2361	0.0436
0.1756	1.89	20600	0.2431	0.2400	0.0437
0.1598	1.91	20800	0.2472	0.2368	0.0439
0.1554	1.93	21000	0.2431	0.2347	0.0435
0.1354	1.95	21200	0.2427	0.2354	0.0438
0.1587	1.96	21400	0.2427	0.2347	0.0435
0.1541	1.98	21600	0.2426	0.2344	0.0434

Framework versions

Transformers 4.18.0.dev0
Pytorch 1.10.0+cu113
Datasets 2.1.0
Tokenizers 0.11.6

lilitket/20220517-150219

20220517-150219

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

lilitket/
20220517-150219