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# bert-gest-pred-seqeval-partialmatch

This model is a fine-tuned version of [bert-base-cased](https://huggingface.co/bert-base-cased) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.7270
- Precision: 0.771293
- Recall: 0.720130	
- F1: 0.727670
- Accuracy: 0.819896

## 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:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 10

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Precision | Recall | F1     | Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:---------:|:------:|:------:|:--------:|
| 1.8976        | 1.0   | 147  | 1.1361          | 0.4802    | 0.4141 | 0.4034 | 0.7009   |
| 0.916         | 2.0   | 294  | 0.8206          | 0.6045    | 0.5622 | 0.5493 | 0.7744   |
| 0.5893        | 3.0   | 441  | 0.7711          | 0.7318    | 0.6613 | 0.6747 | 0.7952   |
| 0.4019        | 4.0   | 588  | 0.7270          | 0.7713    | 0.7201 | 0.7277 | 0.8199   |
| 0.2713        | 5.0   | 735  | 0.7353          | 0.8000    | 0.7512 | 0.7545 | 0.8349   |
| 0.1831        | 6.0   | 882  | 0.7802          | 0.7958    | 0.7245 | 0.7375 | 0.8303   |
| 0.1343        | 7.0   | 1029 | 0.7785          | 0.7652    | 0.7351 | 0.7204 | 0.8362   |
| 0.0989        | 8.0   | 1176 | 0.8017          | 0.7753    | 0.7317 | 0.7313 | 0.8322   |
| 0.079         | 9.0   | 1323 | 0.8281          | 0.7844    | 0.7297 | 0.7325 | 0.8349   |
| 0.0673        | 10.0  | 1470 | 0.8238          | 0.7765    | 0.7347 | 0.7289 | 0.8355   |


### Framework versions

- Transformers 4.27.3
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.10.1
- Tokenizers 0.13.2


### LICENSE
Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados.
Este software es propiedad de la Universidad Carlos III de Madrid, grupo de investigación Robots Sociales. La Universidad Carlos III de Madrid es titular en exclusiva de los derechos de propiedad intelectual de este software. Queda prohibido cualquier uso indebido o no autorizado, entre estos, a título enunciativo pero no limitativo, la reproducción, fijación, distribución, comunicación pública, ingeniería inversa y/o transformación sobre dicho software, ya sea total o parcialmente, siendo el responsable del uso indebido o no autorizado también responsable de las consecuencias legales que pudieran derivarse de sus actos.
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transformers pytorch tensorboard bert token-classification generated_from_trainer dataset:Jsevisal/gesture_pred license:other autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #bert #token-classification #generated_from_trainer #dataset-Jsevisal/gesture_pred #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

bert-gest-pred-seqeval-partialmatch
===================================


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


* Loss: 0.7270
* Precision: 0.771293
* Recall: 0.720130
* F1: 0.727670
* Accuracy: 0.819896


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:


* learning\_rate: 2e-05
* train\_batch\_size: 16
* eval\_batch\_size: 16
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 10


### Training results



### Framework versions


* Transformers 4.27.3
* Pytorch 1.13.1+cu116
* Datasets 2.10.1
* Tokenizers 0.13.2


### LICENSE


Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados.
Este software es propiedad de la Universidad Carlos III de Madrid, grupo de investigación Robots Sociales. La Universidad Carlos III de Madrid es titular en exclusiva de los derechos de propiedad intelectual de este software. Queda prohibido cualquier uso indebido o no autorizado, entre estos, a título enunciativo pero no limitativo, la reproducción, fijación, distribución, comunicación pública, ingeniería inversa y/o transformación sobre dicho software, ya sea total o parcialmente, siendo el responsable del uso indebido o no autorizado también responsable de las consecuencias legales que pudieran derivarse de sus actos.



### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 2e-05
* train\_batch\_size: 16
* eval\_batch\_size: 16
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 10 ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.27.3
* Pytorch 1.13.1+cu116
* Datasets 2.10.1
* Tokenizers 0.13.2 ### LICENSE


Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados.
Este software es propiedad de la Universidad Carlos III de Madrid, grupo de investigación Robots Sociales. La Universidad Carlos III de Madrid es titular en exclusiva de los derechos de propiedad intelectual de este software. Queda prohibido cualquier uso indebido o no autorizado, entre estos, a título enunciativo pero no limitativo, la reproducción, fijación, distribución, comunicación pública, ingeniería inversa y/o transformación sobre dicho software, ya sea total o parcialmente, siendo el responsable del uso indebido o no autorizado también responsable de las consecuencias legales que pudieran derivarse de sus actos.
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #bert #token-classification #generated_from_trainer #dataset-Jsevisal/gesture_pred #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 ### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 2e-05
* train\_batch\_size: 16
* eval\_batch\_size: 16
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 10 ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.27.3
* Pytorch 1.13.1+cu116
* Datasets 2.10.1
* Tokenizers 0.13.2 ### LICENSE


Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados.
Este software es propiedad de la Universidad Carlos III de Madrid, grupo de investigación Robots Sociales. La Universidad Carlos III de Madrid es titular en exclusiva de los derechos de propiedad intelectual de este software. Queda prohibido cualquier uso indebido o no autorizado, entre estos, a título enunciativo pero no limitativo, la reproducción, fijación, distribución, comunicación pública, ingeniería inversa y/o transformación sobre dicho software, ya sea total o parcialmente, siendo el responsable del uso indebido o no autorizado también responsable de las consecuencias legales que pudieran derivarse de sus actos.
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #bert #token-classification #generated_from_trainer #dataset-Jsevisal/gesture_pred #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 2e-05
* train\_batch\_size: 16
* eval\_batch\_size: 16
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 10### Training results### Framework versions


* Transformers 4.27.3
* Pytorch 1.13.1+cu116
* Datasets 2.10.1
* Tokenizers 0.13.2### LICENSE


Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados.
Este software es propiedad de la Universidad Carlos III de Madrid, grupo de investigación Robots Sociales. La Universidad Carlos III de Madrid es titular en exclusiva de los derechos de propiedad intelectual de este software. Queda prohibido cualquier uso indebido o no autorizado, entre estos, a título enunciativo pero no limitativo, la reproducción, fijación, distribución, comunicación pública, ingeniería inversa y/o transformación sobre dicho software, ya sea total o parcialmente, siendo el responsable del uso indebido o no autorizado también responsable de las consecuencias legales que pudieran derivarse de sus actos.