Training in progress epoch 149

7306345 10 months ago

No virus

7.58 kB

	---
	license: apache-2.0
	base_model: bedus-creation/mBart-small-dataset-i-eng-lim
	tags:
	- generated_from_keras_callback
	model-index:
	- name: bedus-creation/mBart-small-dataset-ii-eng-lim-004
	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-004

	This model is a fine-tuned version of [bedus-creation/mBart-small-dataset-i-eng-lim](https://huggingface.co/bedus-creation/mBart-small-dataset-i-eng-lim) on an unknown dataset.
	It achieves the following results on the evaluation set:
	- Train Loss: 0.1507
	- Validation Loss: 0.4808
	- 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 \|
	\|:----------:\|:---------------:\|:-----:\|
	\| 0.9940 \| 0.4653 \| 0 \|
	\| 0.4659 \| 0.3647 \| 1 \|
	\| 0.4011 \| 0.3331 \| 2 \|
	\| 0.3798 \| 0.3284 \| 3 \|
	\| 0.3640 \| 0.3210 \| 4 \|
	\| 0.3539 \| 0.3087 \| 5 \|
	\| 0.3456 \| 0.3106 \| 6 \|
	\| 0.3377 \| 0.3049 \| 7 \|
	\| 0.3340 \| 0.2998 \| 8 \|
	\| 0.3285 \| 0.2974 \| 9 \|
	\| 0.3246 \| 0.2980 \| 10 \|
	\| 0.3202 \| 0.2950 \| 11 \|
	\| 0.3174 \| 0.2910 \| 12 \|
	\| 0.3154 \| 0.2932 \| 13 \|
	\| 0.3124 \| 0.2882 \| 14 \|
	\| 0.3094 \| 0.2895 \| 15 \|
	\| 0.3092 \| 0.2880 \| 16 \|
	\| 0.3073 \| 0.2861 \| 17 \|
	\| 0.3043 \| 0.2842 \| 18 \|
	\| 0.3037 \| 0.2856 \| 19 \|
	\| 0.3009 \| 0.2834 \| 20 \|
	\| 0.2999 \| 0.2859 \| 21 \|
	\| 0.2983 \| 0.2836 \| 22 \|
	\| 0.2973 \| 0.2809 \| 23 \|
	\| 0.2952 \| 0.2825 \| 24 \|
	\| 0.2942 \| 0.2809 \| 25 \|
	\| 0.2933 \| 0.2792 \| 26 \|
	\| 0.2914 \| 0.2813 \| 27 \|
	\| 0.2898 \| 0.2817 \| 28 \|
	\| 0.2884 \| 0.2794 \| 29 \|
	\| 0.2866 \| 0.2797 \| 30 \|
	\| 0.2853 \| 0.2797 \| 31 \|
	\| 0.2849 \| 0.2844 \| 32 \|
	\| 0.2835 \| 0.2798 \| 33 \|
	\| 0.2821 \| 0.2803 \| 34 \|
	\| 0.2823 \| 0.2828 \| 35 \|
	\| 0.2798 \| 0.2796 \| 36 \|
	\| 0.2797 \| 0.2788 \| 37 \|
	\| 0.2766 \| 0.2811 \| 38 \|
	\| 0.2765 \| 0.2800 \| 39 \|
	\| 0.2747 \| 0.2852 \| 40 \|
	\| 0.2731 \| 0.2825 \| 41 \|
	\| 0.2720 \| 0.2841 \| 42 \|
	\| 0.2709 \| 0.2855 \| 43 \|
	\| 0.2693 \| 0.2843 \| 44 \|
	\| 0.2678 \| 0.2863 \| 45 \|
	\| 0.2667 \| 0.2912 \| 46 \|
	\| 0.2645 \| 0.2863 \| 47 \|
	\| 0.2633 \| 0.2862 \| 48 \|
	\| 0.2618 \| 0.2881 \| 49 \|
	\| 0.2607 \| 0.2890 \| 50 \|
	\| 0.2585 \| 0.2928 \| 51 \|
	\| 0.2585 \| 0.2903 \| 52 \|
	\| 0.2562 \| 0.2904 \| 53 \|
	\| 0.2545 \| 0.2902 \| 54 \|
	\| 0.2541 \| 0.2937 \| 55 \|
	\| 0.2528 \| 0.2930 \| 56 \|
	\| 0.2512 \| 0.3014 \| 57 \|
	\| 0.2484 \| 0.2979 \| 58 \|
	\| 0.2478 \| 0.3002 \| 59 \|
	\| 0.2460 \| 0.3034 \| 60 \|
	\| 0.2449 \| 0.3000 \| 61 \|
	\| 0.2442 \| 0.3010 \| 62 \|
	\| 0.2418 \| 0.3054 \| 63 \|
	\| 0.2399 \| 0.3046 \| 64 \|
	\| 0.2395 \| 0.3072 \| 65 \|
	\| 0.2374 \| 0.3117 \| 66 \|
	\| 0.2368 \| 0.3081 \| 67 \|
	\| 0.2351 \| 0.3149 \| 68 \|
	\| 0.2334 \| 0.3155 \| 69 \|
	\| 0.2335 \| 0.3123 \| 70 \|
	\| 0.2310 \| 0.3193 \| 71 \|
	\| 0.2296 \| 0.3169 \| 72 \|
	\| 0.2277 \| 0.3220 \| 73 \|
	\| 0.2275 \| 0.3200 \| 74 \|
	\| 0.2248 \| 0.3223 \| 75 \|
	\| 0.2253 \| 0.3235 \| 76 \|
	\| 0.2224 \| 0.3266 \| 77 \|
	\| 0.2225 \| 0.3289 \| 78 \|
	\| 0.2201 \| 0.3288 \| 79 \|
	\| 0.2188 \| 0.3330 \| 80 \|
	\| 0.2158 \| 0.3389 \| 81 \|
	\| 0.2157 \| 0.3379 \| 82 \|
	\| 0.2145 \| 0.3447 \| 83 \|
	\| 0.2135 \| 0.3436 \| 84 \|
	\| 0.2128 \| 0.3525 \| 85 \|
	\| 0.2116 \| 0.3464 \| 86 \|
	\| 0.2104 \| 0.3494 \| 87 \|
	\| 0.2081 \| 0.3540 \| 88 \|
	\| 0.2071 \| 0.3561 \| 89 \|
	\| 0.2059 \| 0.3598 \| 90 \|
	\| 0.2043 \| 0.3608 \| 91 \|
	\| 0.2032 \| 0.3721 \| 92 \|
	\| 0.2027 \| 0.3668 \| 93 \|
	\| 0.2022 \| 0.3608 \| 94 \|
	\| 0.2012 \| 0.3675 \| 95 \|
	\| 0.1997 \| 0.3695 \| 96 \|
	\| 0.1974 \| 0.3703 \| 97 \|
	\| 0.1953 \| 0.3704 \| 98 \|
	\| 0.1961 \| 0.3744 \| 99 \|
	\| 0.1949 \| 0.3669 \| 100 \|
	\| 0.1948 \| 0.3772 \| 101 \|
	\| 0.1922 \| 0.3772 \| 102 \|
	\| 0.1906 \| 0.3775 \| 103 \|
	\| 0.1904 \| 0.3803 \| 104 \|
	\| 0.1901 \| 0.3873 \| 105 \|
	\| 0.1881 \| 0.3880 \| 106 \|
	\| 0.1868 \| 0.3921 \| 107 \|
	\| 0.1867 \| 0.3933 \| 108 \|
	\| 0.1848 \| 0.3928 \| 109 \|
	\| 0.1848 \| 0.3894 \| 110 \|
	\| 0.1835 \| 0.3983 \| 111 \|
	\| 0.1818 \| 0.3985 \| 112 \|
	\| 0.1816 \| 0.4025 \| 113 \|
	\| 0.1814 \| 0.4023 \| 114 \|
	\| 0.1796 \| 0.4089 \| 115 \|
	\| 0.1774 \| 0.4137 \| 116 \|
	\| 0.1770 \| 0.4162 \| 117 \|
	\| 0.1772 \| 0.4145 \| 118 \|
	\| 0.1748 \| 0.4173 \| 119 \|
	\| 0.1750 \| 0.4226 \| 120 \|
	\| 0.1730 \| 0.4262 \| 121 \|
	\| 0.1729 \| 0.4208 \| 122 \|
	\| 0.1727 \| 0.4161 \| 123 \|
	\| 0.1710 \| 0.4221 \| 124 \|
	\| 0.1712 \| 0.4267 \| 125 \|
	\| 0.1688 \| 0.4319 \| 126 \|
	\| 0.1679 \| 0.4339 \| 127 \|
	\| 0.1681 \| 0.4388 \| 128 \|
	\| 0.1660 \| 0.4455 \| 129 \|
	\| 0.1666 \| 0.4419 \| 130 \|
	\| 0.1662 \| 0.4351 \| 131 \|
	\| 0.1642 \| 0.4405 \| 132 \|
	\| 0.1633 \| 0.4486 \| 133 \|
	\| 0.1631 \| 0.4483 \| 134 \|
	\| 0.1617 \| 0.4470 \| 135 \|
	\| 0.1608 \| 0.4542 \| 136 \|
	\| 0.1591 \| 0.4589 \| 137 \|
	\| 0.1597 \| 0.4482 \| 138 \|
	\| 0.1573 \| 0.4584 \| 139 \|
	\| 0.1576 \| 0.4552 \| 140 \|
	\| 0.1578 \| 0.4612 \| 141 \|
	\| 0.1553 \| 0.4602 \| 142 \|
	\| 0.1554 \| 0.4616 \| 143 \|
	\| 0.1539 \| 0.4653 \| 144 \|
	\| 0.1536 \| 0.4658 \| 145 \|
	\| 0.1528 \| 0.4671 \| 146 \|
	\| 0.1531 \| 0.4758 \| 147 \|
	\| 0.1521 \| 0.4708 \| 148 \|
	\| 0.1507 \| 0.4808 \| 149 \|


	### Framework versions

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