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1
+ ---
2
+ license: mit
3
+ tags:
4
+ - generated_from_trainer
5
+ metrics:
6
+ - accuracy
7
+ model-index:
8
+ - name: roberta-large-cased-en-cola_32_2e-05_lr_0.0001_decay_balanced
9
+ results: []
10
+ ---
11
+
12
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
13
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
14
+
15
+ # roberta-large-cased-en-cola_32_2e-05_lr_0.0001_decay_balanced
16
+
17
+ This model is a fine-tuned version of [roberta-large](https://huggingface.co/roberta-large) on an unknown dataset.
18
+ It achieves the following results on the evaluation set:
19
+ - Loss: 0.6823
20
+ - Accuracy: 0.8729
21
+ - Mcc: 0.6922
22
+
23
+ ## Model description
24
+
25
+ More information needed
26
+
27
+ ## Intended uses & limitations
28
+
29
+ More information needed
30
+
31
+ ## Training and evaluation data
32
+
33
+ More information needed
34
+
35
+ ## Training procedure
36
+
37
+ ### Training hyperparameters
38
+
39
+ The following hyperparameters were used during training:
40
+ - learning_rate: 2e-05
41
+ - train_batch_size: 32
42
+ - eval_batch_size: 8
43
+ - seed: 42
44
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
45
+ - lr_scheduler_type: linear
46
+ - num_epochs: 5.0
47
+
48
+ ### Training results
49
+
50
+
51
+
52
+ ### Framework versions
53
+
54
+ - Transformers 4.27.0.dev0
55
+ - Pytorch 1.13.1+cu116
56
+ - Datasets 2.9.0
57
+ - Tokenizers 0.13.2
all_results.json ADDED
@@ -0,0 +1,15 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "epoch": 5.0,
3
+ "eval_accuracy": 0.872865275142315,
4
+ "eval_loss": 0.6823398470878601,
5
+ "eval_mcc": 0.6922192631495883,
6
+ "eval_runtime": 6.2001,
7
+ "eval_samples": 527,
8
+ "eval_samples_per_second": 84.998,
9
+ "eval_steps_per_second": 10.645,
10
+ "train_loss": 0.3620375732877361,
11
+ "train_runtime": 1547.3183,
12
+ "train_samples": 8551,
13
+ "train_samples_per_second": 27.632,
14
+ "train_steps_per_second": 0.866
15
+ }
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config.json ADDED
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1
+ {
2
+ "_name_or_path": "roberta-large",
3
+ "architectures": [
4
+ "RobertaForSequenceClassification"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "bos_token_id": 0,
8
+ "classifier_dropout": null,
9
+ "eos_token_id": 2,
10
+ "hidden_act": "gelu",
11
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
12
+ "hidden_size": 1024,
13
+ "id2label": {
14
+ "0": 0,
15
+ "1": 1
16
+ },
17
+ "initializer_range": 0.02,
18
+ "intermediate_size": 4096,
19
+ "label2id": {
20
+ "0": 0,
21
+ "1": 1
22
+ },
23
+ "layer_norm_eps": 1e-05,
24
+ "max_position_embeddings": 514,
25
+ "model_type": "roberta",
26
+ "num_attention_heads": 16,
27
+ "num_hidden_layers": 24,
28
+ "pad_token_id": 1,
29
+ "position_embedding_type": "absolute",
30
+ "problem_type": "single_label_classification",
31
+ "torch_dtype": "float32",
32
+ "transformers_version": "4.27.0.dev0",
33
+ "type_vocab_size": 1,
34
+ "use_cache": true,
35
+ "vocab_size": 50265
36
+ }
eval_results.json ADDED
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+ {
2
+ "epoch": 5.0,
3
+ "eval_accuracy": 0.872865275142315,
4
+ "eval_loss": 0.6823398470878601,
5
+ "eval_mcc": 0.6922192631495883,
6
+ "eval_runtime": 6.2001,
7
+ "eval_samples": 527,
8
+ "eval_samples_per_second": 84.998,
9
+ "eval_steps_per_second": 10.645
10
+ }
features/dev_ripser.npy ADDED
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+ oid sha256:a40d9bc8e0a712905337c2dde9dd3edebf22f456699d43363cb66e13d9ff20b3
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features/dev_template.npy ADDED
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predict_results_dev.txt ADDED
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