Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	F1	Roc Auc	Accuracy
0.6462	1.0	58	0.6017	0.1036	0.5140	0.1522
0.5961	2.0	116	0.5969	0.0395	0.5107	0.1348
0.5849	3.0	174	0.5930	0.0240	0.5065	0.1261
0.5928	4.0	232	0.5806	0.1794	0.5377	0.1565
0.552	5.0	290	0.5605	0.2082	0.5577	0.1696
0.5449	6.0	348	0.5546	0.2651	0.5744	0.1957
0.541	7.0	406	0.5525	0.2456	0.5679	0.1739
0.4948	8.0	464	0.5311	0.3354	0.5972	0.2217
0.4643	9.0	522	0.5414	0.3664	0.6102	0.2087
0.4264	10.0	580	0.5234	0.4415	0.6267	0.1870
0.4062	11.0	638	0.5514	0.4091	0.6172	0.1826
0.3899	12.0	696	0.5293	0.4375	0.6264	0.2
0.3657	13.0	754	0.5280	0.4947	0.6531	0.1913
0.3385	14.0	812	0.5429	0.5122	0.6641	0.2130
0.3162	15.0	870	0.5428	0.5211	0.6682	0.2043
0.2809	16.0	928	0.5431	0.5266	0.6682	0.2304
0.3018	17.0	986	0.5426	0.5309	0.6702	0.2304
0.2953	18.0	1044	0.5420	0.5356	0.6725	0.2304
0.2768	19.0	1102	0.5423	0.5240	0.6667	0.2217
0.269	20.0	1160	0.5416	0.5278	0.6687	0.2261

sercetexam9/xlm-roberta-base-arq-finetuned-augmentation-LUNAR

xlm-roberta-base-arq-finetuned-augmentation-LUNAR