Training in progress epoch 149

94a91d0 10 months ago

No virus

7.59 kB

	---
	license: apache-2.0
	base_model: bedus-creation/mBart-small-dataset-ii-eng-lim-003
	tags:
	- generated_from_keras_callback
	model-index:
	- name: bedus-creation/mBart-small-dataset-ii-eng-lim-003
	results: []
	---

	<!-- This model card has been generated automatically according to the information Keras had access to. You should
	probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

	# bedus-creation/mBart-small-dataset-ii-eng-lim-003

	This model is a fine-tuned version of [bedus-creation/mBart-small-dataset-ii-eng-lim-003](https://huggingface.co/bedus-creation/mBart-small-dataset-ii-eng-lim-003) on an unknown dataset.
	It achieves the following results on the evaluation set:
	- Train Loss: 0.1015
	- Validation Loss: 0.4146
	- Epoch: 149

	## Model description

	More information needed

	## Intended uses & limitations

	More information needed

	## Training and evaluation data

	More information needed

	## Training procedure

	### Training hyperparameters

	The following hyperparameters were used during training:
	- optimizer: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': 1e-04, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-07, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
	- training_precision: float32

	### Training results

	\| Train Loss \| Validation Loss \| Epoch \|
	\|:----------:\|:---------------:\|:-----:\|
	\| 0.2093 \| 0.2072 \| 0 \|
	\| 0.2068 \| 0.2056 \| 1 \|
	\| 0.2062 \| 0.2023 \| 2 \|
	\| 0.2045 \| 0.2054 \| 3 \|
	\| 0.2027 \| 0.2188 \| 4 \|
	\| 0.2019 \| 0.2067 \| 5 \|
	\| 0.1997 \| 0.2056 \| 6 \|
	\| 0.1991 \| 0.2074 \| 7 \|
	\| 0.1978 \| 0.2024 \| 8 \|
	\| 0.1962 \| 0.2067 \| 9 \|
	\| 0.1955 \| 0.2074 \| 10 \|
	\| 0.1945 \| 0.2089 \| 11 \|
	\| 0.1928 \| 0.2168 \| 12 \|
	\| 0.1907 \| 0.2201 \| 13 \|
	\| 0.1900 \| 0.2102 \| 14 \|
	\| 0.1888 \| 0.2130 \| 15 \|
	\| 0.1882 \| 0.2211 \| 16 \|
	\| 0.1870 \| 0.2117 \| 17 \|
	\| 0.1857 \| 0.2134 \| 18 \|
	\| 0.1838 \| 0.2147 \| 19 \|
	\| 0.1824 \| 0.2187 \| 20 \|
	\| 0.1812 \| 0.2224 \| 21 \|
	\| 0.1813 \| 0.2249 \| 22 \|
	\| 0.1798 \| 0.2200 \| 23 \|
	\| 0.1787 \| 0.2273 \| 24 \|
	\| 0.1772 \| 0.2263 \| 25 \|
	\| 0.1780 \| 0.2273 \| 26 \|
	\| 0.1764 \| 0.2270 \| 27 \|
	\| 0.1754 \| 0.2245 \| 28 \|
	\| 0.1738 \| 0.2260 \| 29 \|
	\| 0.1730 \| 0.2327 \| 30 \|
	\| 0.1720 \| 0.2300 \| 31 \|
	\| 0.1702 \| 0.2347 \| 32 \|
	\| 0.1698 \| 0.2396 \| 33 \|
	\| 0.1689 \| 0.2340 \| 34 \|
	\| 0.1693 \| 0.2345 \| 35 \|
	\| 0.1661 \| 0.2424 \| 36 \|
	\| 0.1663 \| 0.2388 \| 37 \|
	\| 0.1658 \| 0.2436 \| 38 \|
	\| 0.1654 \| 0.2506 \| 39 \|
	\| 0.1639 \| 0.2406 \| 40 \|
	\| 0.1635 \| 0.2524 \| 41 \|
	\| 0.1619 \| 0.2379 \| 42 \|
	\| 0.1609 \| 0.2449 \| 43 \|
	\| 0.1602 \| 0.2466 \| 44 \|
	\| 0.1602 \| 0.2537 \| 45 \|
	\| 0.1586 \| 0.2457 \| 46 \|
	\| 0.1576 \| 0.2589 \| 47 \|
	\| 0.1573 \| 0.2547 \| 48 \|
	\| 0.1566 \| 0.2532 \| 49 \|
	\| 0.1546 \| 0.2565 \| 50 \|
	\| 0.1540 \| 0.2544 \| 51 \|
	\| 0.1545 \| 0.2637 \| 52 \|
	\| 0.1515 \| 0.2580 \| 53 \|
	\| 0.1520 \| 0.2654 \| 54 \|
	\| 0.1524 \| 0.2650 \| 55 \|
	\| 0.1513 \| 0.2701 \| 56 \|
	\| 0.1500 \| 0.2767 \| 57 \|
	\| 0.1492 \| 0.2646 \| 58 \|
	\| 0.1483 \| 0.2696 \| 59 \|
	\| 0.1480 \| 0.2729 \| 60 \|
	\| 0.1475 \| 0.2709 \| 61 \|
	\| 0.1458 \| 0.2757 \| 62 \|
	\| 0.1460 \| 0.2778 \| 63 \|
	\| 0.1446 \| 0.2775 \| 64 \|
	\| 0.1440 \| 0.2727 \| 65 \|
	\| 0.1438 \| 0.2862 \| 66 \|
	\| 0.1444 \| 0.2719 \| 67 \|
	\| 0.1423 \| 0.2827 \| 68 \|
	\| 0.1418 \| 0.2830 \| 69 \|
	\| 0.1402 \| 0.2787 \| 70 \|
	\| 0.1404 \| 0.2799 \| 71 \|
	\| 0.1388 \| 0.2857 \| 72 \|
	\| 0.1392 \| 0.2889 \| 73 \|
	\| 0.1398 \| 0.2868 \| 74 \|
	\| 0.1389 \| 0.2920 \| 75 \|
	\| 0.1359 \| 0.3010 \| 76 \|
	\| 0.1369 \| 0.2873 \| 77 \|
	\| 0.1366 \| 0.2921 \| 78 \|
	\| 0.1358 \| 0.2895 \| 79 \|
	\| 0.1343 \| 0.3071 \| 80 \|
	\| 0.1344 \| 0.2981 \| 81 \|
	\| 0.1341 \| 0.3033 \| 82 \|
	\| 0.1328 \| 0.3008 \| 83 \|
	\| 0.1332 \| 0.2933 \| 84 \|
	\| 0.1317 \| 0.3155 \| 85 \|
	\| 0.1310 \| 0.3091 \| 86 \|
	\| 0.1307 \| 0.3205 \| 87 \|
	\| 0.1295 \| 0.3142 \| 88 \|
	\| 0.1295 \| 0.3141 \| 89 \|
	\| 0.1299 \| 0.3103 \| 90 \|
	\| 0.1282 \| 0.3209 \| 91 \|
	\| 0.1284 \| 0.3167 \| 92 \|
	\| 0.1272 \| 0.3242 \| 93 \|
	\| 0.1270 \| 0.3159 \| 94 \|
	\| 0.1245 \| 0.3275 \| 95 \|
	\| 0.1244 \| 0.3218 \| 96 \|
	\| 0.1248 \| 0.3270 \| 97 \|
	\| 0.1241 \| 0.3354 \| 98 \|
	\| 0.1231 \| 0.3430 \| 99 \|
	\| 0.1233 \| 0.3318 \| 100 \|
	\| 0.1222 \| 0.3387 \| 101 \|
	\| 0.1225 \| 0.3367 \| 102 \|
	\| 0.1221 \| 0.3501 \| 103 \|
	\| 0.1214 \| 0.3370 \| 104 \|
	\| 0.1207 \| 0.3391 \| 105 \|
	\| 0.1197 \| 0.3436 \| 106 \|
	\| 0.1193 \| 0.3388 \| 107 \|
	\| 0.1208 \| 0.3383 \| 108 \|
	\| 0.1186 \| 0.3526 \| 109 \|
	\| 0.1177 \| 0.3471 \| 110 \|
	\| 0.1179 \| 0.3490 \| 111 \|
	\| 0.1179 \| 0.3498 \| 112 \|
	\| 0.1177 \| 0.3379 \| 113 \|
	\| 0.1169 \| 0.3518 \| 114 \|
	\| 0.1165 \| 0.3590 \| 115 \|
	\| 0.1161 \| 0.3550 \| 116 \|
	\| 0.1159 \| 0.3545 \| 117 \|
	\| 0.1150 \| 0.3562 \| 118 \|
	\| 0.1123 \| 0.3641 \| 119 \|
	\| 0.1137 \| 0.3658 \| 120 \|
	\| 0.1153 \| 0.3613 \| 121 \|
	\| 0.1130 \| 0.3767 \| 122 \|
	\| 0.1129 \| 0.3812 \| 123 \|
	\| 0.1127 \| 0.3696 \| 124 \|
	\| 0.1118 \| 0.3704 \| 125 \|
	\| 0.1116 \| 0.3689 \| 126 \|
	\| 0.1107 \| 0.3776 \| 127 \|
	\| 0.1103 \| 0.3775 \| 128 \|
	\| 0.1108 \| 0.3803 \| 129 \|
	\| 0.1097 \| 0.3877 \| 130 \|
	\| 0.1093 \| 0.3860 \| 131 \|
	\| 0.1080 \| 0.3919 \| 132 \|
	\| 0.1082 \| 0.3886 \| 133 \|
	\| 0.1091 \| 0.3888 \| 134 \|
	\| 0.1071 \| 0.3931 \| 135 \|
	\| 0.1072 \| 0.3925 \| 136 \|
	\| 0.1069 \| 0.3933 \| 137 \|
	\| 0.1065 \| 0.3940 \| 138 \|
	\| 0.1072 \| 0.3919 \| 139 \|
	\| 0.1059 \| 0.3944 \| 140 \|
	\| 0.1049 \| 0.4003 \| 141 \|
	\| 0.1045 \| 0.4060 \| 142 \|
	\| 0.1040 \| 0.4025 \| 143 \|
	\| 0.1055 \| 0.3955 \| 144 \|
	\| 0.1033 \| 0.4048 \| 145 \|
	\| 0.1033 \| 0.4029 \| 146 \|
	\| 0.1019 \| 0.4061 \| 147 \|
	\| 0.1030 \| 0.4104 \| 148 \|
	\| 0.1015 \| 0.4146 \| 149 \|


	### Framework versions

	- Transformers 4.33.3
	- TensorFlow 2.13.0
	- Datasets 2.14.5
	- Tokenizers 0.13.3