balanced-augmented-bert-gest-pred-seqeval-partialmatch

This model is a fine-tuned version of bert-base-cased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.8382
• Precision: 0.8478
• Recall: 0.8224
• F1: 0.8293
• Accuracy: 0.8118

Model description

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Intended uses & limitations

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Training and evaluation data

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Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 2e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 20

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
3.3729	1.0	32	2.8438	0.0806	0.0549	0.0294	0.1986
2.7169	2.0	64	2.2356	0.4355	0.2940	0.2982	0.4307
2.0107	3.0	96	1.7202	0.6950	0.5187	0.5245	0.5698
1.4085	4.0	128	1.3703	0.7994	0.6487	0.6499	0.6582
0.9974	5.0	160	1.1172	0.8205	0.7349	0.7514	0.7156
0.6996	6.0	192	1.0020	0.8220	0.7550	0.7684	0.7451
0.492	7.0	224	0.9132	0.8203	0.7626	0.7722	0.7549
0.3593	8.0	256	0.8785	0.8475	0.8042	0.8135	0.7921
0.2618	9.0	288	0.8383	0.8395	0.8135	0.8199	0.7999
0.1928	10.0	320	0.8410	0.8433	0.8165	0.8240	0.8014
0.1541	11.0	352	0.8382	0.8478	0.8224	0.8293	0.8118
0.1216	12.0	384	0.8667	0.8259	0.8253	0.8210	0.8046
0.096	13.0	416	0.8726	0.8471	0.8253	0.8301	0.8133
0.0767	14.0	448	0.8826	0.8475	0.8307	0.8330	0.8102
0.0696	15.0	480	0.8964	0.8411	0.8285	0.8303	0.8149
0.057	16.0	512	0.9194	0.8365	0.8292	0.8289	0.8097
0.0514	17.0	544	0.9085	0.8502	0.8277	0.8326	0.8118
0.0468	18.0	576	0.9261	0.8345	0.8250	0.8243	0.8092
0.0437	19.0	608	0.9279	0.8394	0.8258	0.8270	0.8118
0.0414	20.0	640	0.9263	0.8443	0.8275	0.8298	0.8139

Framework versions

• Transformers 4.27.3
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

LICENSE

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