Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.1398	0.0	500	0.0244
0.0164	0.01	1000	0.0114
0.01	0.01	1500	0.0084
0.0081	0.02	2000	0.0073
0.0072	0.02	2500	0.0068
0.0069	0.03	3000	0.0065
0.0067	0.03	3500	0.0063
0.0066	0.04	4000	0.0062
0.0061	0.04	4500	0.0062
0.0069	0.04	5000	0.0061
0.0063	0.05	5500	0.0061
0.0062	0.05	6000	0.0061
0.006	0.06	6500	0.0061
0.0059	0.06	7000	0.0056
0.0058	0.07	7500	0.0054
0.0054	0.07	8000	0.0054
0.0057	0.08	8500	0.0053
0.0057	0.08	9000	0.0052
0.0056	0.08	9500	0.0051
0.0051	0.09	10000	0.0050
0.0054	0.09	10500	0.0049
0.005	0.1	11000	0.0048
0.0049	0.1	11500	0.0046
0.0049	0.11	12000	0.0046
0.0046	0.11	12500	0.0044
0.0043	0.12	13000	0.0043
0.0045	0.12	13500	0.0042
0.0042	0.12	14000	0.0042
0.0042	0.13	14500	0.0039
0.0042	0.13	15000	0.0038
0.0039	0.14	15500	0.0037
0.004	0.14	16000	0.0036
0.0037	0.15	16500	0.0035
0.0036	0.15	17000	0.0035
0.0036	0.16	17500	0.0035
0.0035	0.16	18000	0.0033
0.0037	0.16	18500	0.0033
0.0035	0.17	19000	0.0032
0.0032	0.17	19500	0.0031
0.0032	0.18	20000	0.0031
0.0033	0.18	20500	0.0030
0.003	0.19	21000	0.0030
0.0034	0.19	21500	0.0029
0.0031	0.2	22000	0.0029
0.003	0.2	22500	0.0028
0.0032	0.2	23000	0.0028
0.003	0.21	23500	0.0027
0.0029	0.21	24000	0.0027
0.0027	0.22	24500	0.0026
0.0029	0.22	25000	0.0026
0.0027	0.23	25500	0.0026
0.0028	0.23	26000	0.0026
0.0027	0.24	26500	0.0025
0.0026	0.24	27000	0.0025
0.0026	0.24	27500	0.0025
0.0026	0.25	28000	0.0024
0.0025	0.25	28500	0.0024
0.0026	0.26	29000	0.0024
0.0025	0.26	29500	0.0024
0.0024	0.27	30000	0.0024
0.0026	0.27	30500	0.0023
0.0024	0.28	31000	0.0023
0.0025	0.28	31500	0.0023
0.0024	0.28	32000	0.0023
0.0023	0.29	32500	0.0022
0.0024	0.29	33000	0.0022
0.0024	0.3	33500	0.0022
0.0022	0.3	34000	0.0022
0.0023	0.31	34500	0.0021
0.0023	0.31	35000	0.0021
0.0024	0.32	35500	0.0021
0.0023	0.32	36000	0.0021
0.0023	0.32	36500	0.0021
0.0021	0.33	37000	0.0021
0.0021	0.33	37500	0.0021
0.0022	0.34	38000	0.0021
0.0022	0.34	38500	0.0020
0.0022	0.35	39000	0.0020
0.0022	0.35	39500	0.0020
0.0022	0.36	40000	0.0022
0.0022	0.36	40500	0.0020
0.0022	0.36	41000	0.0020
0.0021	0.37	41500	0.0020
0.0022	0.37	42000	0.0020
0.0021	0.38	42500	0.0020
0.0021	0.38	43000	0.0019
0.0022	0.39	43500	0.0019
0.002	0.39	44000	0.0019
0.0021	0.4	44500	0.0020
0.0022	0.4	45000	0.0019
0.0022	0.4	45500	0.0019
0.002	0.41	46000	0.0019
0.0018	0.41	46500	0.0019
0.0022	0.42	47000	0.0019

Framework versions

Transformers 4.21.2
Pytorch 1.12.1+cu113
Datasets 2.4.0
Tokenizers 0.12.1

muhtasham/bert-small-finetuned-ner-to-multilabel-finer-139

bert-small-finetuned-ner-to-multilabel-finer-139

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

muhtasham/
bert-small-finetuned-ner-to-multilabel-finer-139