Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.6905	0.01	10	0.7366	0.5080
0.684	0.02	20	0.7306	0.5069
0.7013	0.03	30	0.7228	0.5080
0.6954	0.04	40	0.7114	0.5046
0.6893	0.05	50	0.7026	0.5034
0.6888	0.06	60	0.6912	0.5023
0.6814	0.07	70	0.6848	0.5034
0.679	0.08	80	0.6745	0.5206
0.6616	0.09	90	0.6685	0.5252
0.6604	0.1	100	0.6580	0.5378
0.6524	0.1	110	0.6378	0.6525
0.6344	0.11	120	0.6128	0.7271
0.5915	0.12	130	0.5672	0.8016
0.562	0.13	140	0.4903	0.8578
0.4653	0.14	150	0.3825	0.8796
0.3632	0.15	160	0.2811	0.8991
0.2754	0.16	170	0.3029	0.8933
0.2298	0.17	180	0.3001	0.8991
0.2819	0.18	190	0.2636	0.9083
0.2532	0.19	200	0.2321	0.9128
0.2512	0.2	210	0.2286	0.9186
0.2149	0.21	220	0.2424	0.9128
0.2466	0.22	230	0.2505	0.9140
0.1853	0.23	240	0.2178	0.9186
0.2279	0.24	250	0.2152	0.9186
0.219	0.25	260	0.2188	0.9197
0.2144	0.26	270	0.2179	0.9209
0.1507	0.27	280	0.2185	0.9186
0.1801	0.28	290	0.2473	0.9243
0.1735	0.29	300	0.2402	0.9128
0.1437	0.29	310	0.2436	0.9255
0.2221	0.3	320	0.2209	0.9163
0.1611	0.31	330	0.2101	0.9232
0.1813	0.32	340	0.2291	0.9174
0.1871	0.33	350	0.2386	0.9174
0.2126	0.34	360	0.2225	0.9197
0.2023	0.35	370	0.2116	0.9232
0.127	0.36	380	0.2155	0.9232
0.2769	0.37	390	0.2149	0.9243
0.1457	0.38	400	0.2166	0.9232
0.2129	0.39	410	0.2271	0.9232
0.1652	0.4	420	0.2308	0.9220
0.1783	0.41	430	0.2400	0.9278
0.1305	0.42	440	0.2404	0.9232
0.2595	0.43	450	0.2389	0.9209
0.1901	0.44	460	0.2102	0.9266
0.1993	0.45	470	0.2129	0.9255
0.147	0.46	480	0.2208	0.9232
0.1801	0.47	490	0.2143	0.9255
0.1716	0.48	500	0.2416	0.9209
0.1281	0.48	510	0.2152	0.9232
0.1837	0.49	520	0.2112	0.9243
0.1681	0.5	530	0.2178	0.9232
0.1408	0.51	540	0.2127	0.9243
0.1229	0.52	550	0.3322	0.9278
0.1304	0.53	560	0.3586	0.9209
0.1905	0.54	570	0.3354	0.9243
0.147	0.55	580	0.3431	0.9278
0.1538	0.56	590	0.3444	0.9232
0.1504	0.57	600	0.2196	0.9266
0.1628	0.58	610	0.3452	0.9163
0.1387	0.59	620	0.3282	0.9278
0.2104	0.6	630	0.2132	0.9243
0.1482	0.61	640	0.2154	0.9243
0.217	0.62	650	0.3472	0.9197
0.1692	0.63	660	0.2063	0.9243
0.175	0.64	670	0.2019	0.9278
0.1473	0.65	680	0.1957	0.9266
0.1154	0.66	690	0.2020	0.9255
0.1369	0.67	700	0.2087	0.9266
0.1262	0.67	710	0.3224	0.9289
0.2111	0.68	720	0.3325	0.9243
0.1349	0.69	730	0.3285	0.9289
0.1814	0.7	740	0.3324	0.9266
0.1217	0.71	750	0.3212	0.9243
0.173	0.72	760	0.2176	0.9220
0.1441	0.73	770	0.2130	0.9232
0.1706	0.74	780	0.2136	0.9220
0.1411	0.75	790	0.2101	0.9220
0.1051	0.76	800	0.2078	0.9243
0.115	0.77	810	0.2160	0.9266
0.2031	0.78	820	0.2162	0.9209
0.12	0.79	830	0.2059	0.9255
0.176	0.8	840	0.2100	0.9255
0.1306	0.81	850	0.4307	0.9243
0.1359	0.82	860	0.4397	0.9289
0.1921	0.83	870	0.5446	0.9278
0.1772	0.84	880	0.5423	0.9266
0.1771	0.85	890	0.4273	0.9266
0.1965	0.86	900	0.3224	0.9243
0.1227	0.86	910	0.2131	0.9278
0.2046	0.87	920	0.3130	0.9278
0.1061	0.88	930	0.3180	0.9289
0.1364	0.89	940	0.5501	0.9186
0.1213	0.9	950	0.4400	0.9220
0.1611	0.91	960	0.4364	0.9255
0.1632	0.92	970	0.4475	0.9220
0.1617	0.93	980	0.5758	0.9209
0.1478	0.94	990	0.2143	0.9220
0.1314	0.95	1000	0.2156	0.9232
0.1814	0.96	1010	0.2191	0.9220
0.1669	0.97	1020	0.2129	0.9243
0.1206	0.98	1030	0.2119	0.9220
0.1852	0.99	1040	0.2104	0.9209
0.1381	1.0	1050	0.1999	0.9255
0.135	1.01	1060	0.2090	0.9243
0.1253	1.02	1070	0.4486	0.9209
0.1244	1.03	1080	0.4319	0.9197
0.1772	1.04	1090	0.4248	0.9243
0.1264	1.05	1100	0.3090	0.9289
0.6928	1.05	1110	0.3174	0.9278
0.0908	1.06	1120	0.4359	0.9266
0.1286	1.07	1130	0.4302	0.9312
0.0953	1.08	1140	0.5397	0.9289
0.1091	1.09	1150	0.5455	0.9255
0.1546	1.1	1160	0.4261	0.9300

Framework versions

Transformers 4.34.0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.14.1

vxbrandon/t5-base_sst2_dense

t5-base_sst2_dense

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

vxbrandon/
t5-base_sst2_dense