TUF_roBERTa_5E

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

Model description

More information needed

More information needed

More information needed

The following hyperparameters were used during training:

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
0.4665	0.1	50	0.2587	0.9333
0.245	0.2	100	0.1355	0.96
0.2079	0.3	150	0.1454	0.9533
0.2098	0.4	200	0.1809	0.9533
0.1637	0.5	250	0.2299	0.94
0.1869	0.59	300	0.1324	0.9667
0.2202	0.69	350	0.1786	0.9467
0.2084	0.79	400	0.1541	0.9533
0.148	0.89	450	0.1790	0.9533
0.1945	0.99	500	0.1168	0.9667
0.1648	1.09	550	0.1153	0.96
0.1099	1.19	600	0.1239	0.96
0.1238	1.29	650	0.1486	0.9533
0.1067	1.39	700	0.1195	0.96
0.1324	1.49	750	0.1134	0.96
0.1128	1.58	800	0.1180	0.9667
0.1406	1.68	850	0.2081	0.9533
0.1516	1.78	900	0.1987	0.9533
0.1537	1.88	950	0.1644	0.96
0.0957	1.98	1000	0.1660	0.96
0.0699	2.08	1050	0.2057	0.9533
0.1007	2.18	1100	0.2336	0.9533
0.0677	2.28	1150	0.2399	0.9467
0.059	2.38	1200	0.2331	0.96
0.1051	2.48	1250	0.1974	0.9533
0.0778	2.57	1300	0.2857	0.9467
0.1099	2.67	1350	0.2641	0.9533
0.0747	2.77	1400	0.2219	0.9533
0.0874	2.87	1450	0.2780	0.9533
0.0675	2.97	1500	0.1993	0.96
0.052	3.07	1550	0.1918	0.96
0.0214	3.17	1600	0.2410	0.96
0.0512	3.27	1650	0.2353	0.96
0.0548	3.37	1700	0.2722	0.9533
0.0554	3.47	1750	0.1593	0.9733
0.0742	3.56	1800	0.2568	0.96
0.064	3.66	1850	0.2358	0.96
0.052	3.76	1900	0.2161	0.9667
0.0349	3.86	1950	0.2497	0.96
0.0868	3.96	2000	0.1834	0.9667
0.0445	4.06	2050	0.2441	0.9533
0.0388	4.16	2100	0.2136	0.9667
0.0484	4.26	2150	0.2114	0.9667
0.0263	4.36	2200	0.2325	0.96
0.0409	4.46	2250	0.2454	0.9533
0.0324	4.55	2300	0.2105	0.9667
0.0295	4.65	2350	0.2118	0.9667
0.0372	4.75	2400	0.2005	0.9667
0.0294	4.85	2450	0.2057	0.9667
0.0354	4.95	2500	0.2136	0.9667