distilbert-base-gest-pred-seqeval-partialmatch

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

• Loss: 0.7454
• Precision: 0.8160
• Recall: 0.7114
• F1: 0.7404
• Accuracy: 0.8264

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: 10

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Precision	Recall	F1	Accuracy
1.5808	1.0	147	1.0620	0.3787	0.3887	0.3730	0.7308
0.9003	2.0	294	0.8608	0.6557	0.5776	0.5752	0.7802
0.6645	3.0	441	0.7206	0.6279	0.5758	0.5768	0.7945
0.5084	4.0	588	0.6758	0.7613	0.6761	0.7005	0.8114
0.3961	5.0	735	0.6692	0.8146	0.7148	0.7431	0.8270
0.2992	6.0	882	0.7142	0.8092	0.6857	0.7128	0.8192
0.248	7.0	1029	0.6920	0.8167	0.7075	0.7395	0.8218
0.1984	8.0	1176	0.7146	0.8149	0.7297	0.7522	0.8205
0.1639	9.0	1323	0.7357	0.8175	0.7079	0.7401	0.8270
0.1499	10.0	1470	0.7454	0.8160	0.7114	0.7404	0.8264

Framework versions

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

LICENSE

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