ClinicalBERT-finetuned
- Perda: 0.7201
- Pontuação F1: 0.8254
Descrição do Modelo
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Usos Pretendidos e Limitações
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Dados de Treinamento e Avaliação
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Procedimento de Treinamento
Hiperparâmetros de Treinamento
Os seguintes hiperparâmetros foram usados durante o treinamento:
- Taxa de Aprendizado: 2e-05
- Tamanho do Lote de Treinamento: 64
- Tamanho do Lote de Avaliação: 64
- Semente: 42
- Otimizador: Adam com betas=(0.9,0.999) e epsilon=1e-08
- Tipo de Agendador de Taxa de Aprendizado: linear
- Número de Épocas: 10
- Treinamento de Precisão Mista: AMP Nativo
Resultados do Treinamento
| Perda de Treinamento | Época | Passo | Perda de Validação | Pontuação F1 |
|---|---|---|---|---|
| 0.8002 | 1.0 | 1772 | 0.6327 | 0.7759 |
| 0.5933 | 2.0 | 3544 | 0.5906 | 0.7934 |
| 0.5015 | 3.0 | 5316 | 0.5768 | 0.8033 |
| 0.4265 | 4.0 | 7088 | 0.5792 | 0.8099 |
| 0.3698 | 5.0 | 8860 | 0.6030 | 0.8109 |
| 0.3229 | 6.0 | 10632 | 0.6366 | 0.8167 |
| 0.2907 | 7.0 | 12404 | 0.6671 | 0.8198 |
| 0.2649 | 8.0 | 14176 | 0.6850 | 0.8237 |
| 0.2477 | 9.0 | 15948 | 0.7072 | 0.8247 |
| 0.2348 | 10.0 | 17720 | 0.7201 | 0.8254 |
Versões do Framework
- Transformers 4.25.1
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.8.0
- Tokenizers 0.13.2