Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.5092	0.1	50	0.4385	0.7533
0.2807	0.2	100	0.2225	0.9
0.1881	0.3	150	0.1531	0.94
0.1895	0.4	200	0.1426	0.94
0.1995	0.5	250	0.1428	0.94
0.1745	0.59	300	0.1538	0.9267
0.1679	0.69	350	0.1249	0.9533
0.199	0.79	400	0.1327	0.9467
0.1703	0.89	450	0.1488	0.92
0.1541	0.99	500	0.1772	0.9467
0.1436	1.09	550	0.1070	0.9667
0.1463	1.19	600	0.1165	0.9467
0.1309	1.29	650	0.1054	0.9733
0.097	1.39	700	0.1346	0.94
0.1307	1.49	750	0.1477	0.9467
0.1506	1.58	800	0.1311	0.9533
0.1386	1.68	850	0.1165	0.9667
0.1463	1.78	900	0.4207	0.9067
0.1202	1.88	950	0.1528	0.9667
0.1403	1.98	1000	0.1262	0.96
0.073	2.08	1050	0.1459	0.96
0.0713	2.18	1100	0.1747	0.9533
0.0814	2.28	1150	0.1953	0.9667
0.0935	2.38	1200	0.1888	0.9533
0.0685	2.48	1250	0.1562	0.9467
0.1154	2.57	1300	0.1806	0.96
0.1239	2.67	1350	0.1322	0.9533
0.1011	2.77	1400	0.2148	0.94
0.0718	2.87	1450	0.1686	0.96
0.1159	2.97	1500	0.1532	0.9533
0.0516	3.07	1550	0.1888	0.96
0.063	3.17	1600	0.1851	0.9467
0.068	3.27	1650	0.2775	0.94
0.0946	3.37	1700	0.1853	0.96
0.0606	3.47	1750	0.2148	0.9467
0.0663	3.56	1800	0.2091	0.9533
0.0474	3.66	1850	0.1702	0.9533
0.0585	3.76	1900	0.1660	0.96
0.0439	3.86	1950	0.2220	0.9533
0.0758	3.96	2000	0.1834	0.96
0.0497	4.06	2050	0.1707	0.9533
0.0412	4.16	2100	0.1948	0.9533
0.0338	4.26	2150	0.2039	0.9533
0.0796	4.36	2200	0.1797	0.9533
0.0727	4.46	2250	0.1986	0.9533
0.032	4.55	2300	0.1947	0.9467
0.0436	4.65	2350	0.1908	0.9467
0.0205	4.75	2400	0.1806	0.96
0.0326	4.85	2450	0.1835	0.96
0.0404	4.95	2500	0.1832	0.96

pig4431/TUF_DistilBERT_5E

TUF_DistilBERT_5E