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-license: mit
-tags:
-- generated_from_trainer
-model-index:
-- name: Bio_ClinicalBERT-finetuned-medicalcondition
-  results: []
----
+# ClinicalBERT-finetuned
 
-<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
-should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
+- Perda: 0.7201
+- Pontuação F1: 0.8254
 
-# Bio_ClinicalBERT-finetuned-medicalcondition
+## Descrição do Modelo
 
-This model is a fine-tuned version of [emilyalsentzer/Bio_ClinicalBERT](https://huggingface.co/emilyalsentzer/Bio_ClinicalBERT) on the None dataset.
-It achieves the following results on the evaluation set:
-- Loss: 0.7201
-- F1 Score: 0.8254
+Mais informações são necessárias.
 
-## Model description
+## Usos Pretendidos e Limitações
 
-More information needed
+Mais informações são necessárias.
 
-## Intended uses & limitations
+## Dados de Treinamento e Avaliação
 
-More information needed
+Mais informações são necessárias.
 
-## Training and evaluation data
+## Procedimento de Treinamento
 
-More information needed
+### Hiperparâmetros de Treinamento
 
-## Training procedure
+Os seguintes hiperparâmetros foram usados durante o treinamento:
 
-### Training hyperparameters
+- 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
 
-The following hyperparameters were used during training:
-- learning_rate: 2e-05
-- train_batch_size: 64
-- eval_batch_size: 64
-- seed: 42
-- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
-- lr_scheduler_type: linear
-- num_epochs: 10
-- mixed_precision_training: Native AMP
+### Resultados do Treinamento
 
-### Training results
+| 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       |
 
-| Training Loss | Epoch | Step  | Validation Loss | F1 Score |
-|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:--------:|
-| 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   |
 
-
-### Framework versions
+### Versões do Framework
 
 - Transformers 4.25.1
 - Pytorch 1.13.1+cu116
 - Datasets 2.8.0
-- Tokenizers 0.13.2
+- Tokenizers 0.13.2