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# balanced-augmented-bert-gest-pred

This model is a fine-tuned version of [bert-large-cased](https://huggingface.co/bert-large-cased) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.9625
- F1: 0.7886	
- Accuracy: 0.7627

## 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: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20



### Framework versions

- Transformers 4.26.1
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.10.0
- 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/balanced_augmented_dataset license:other autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #bert #token-classification #generated_from_trainer #dataset-Jsevisal/balanced_augmented_dataset #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 




# balanced-augmented-bert-gest-pred

This model is a fine-tuned version of bert-large-cased on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.9625
- F1: 0.7886	
- Accuracy: 0.7627

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The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20



### Framework versions

- Transformers 4.26.1
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.10.0
- 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.
# balanced-augmented-bert-gest-pred

This model is a fine-tuned version of bert-large-cased on the None dataset.
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- Loss: 0.9625
- F1: 0.7886	
- Accuracy: 0.7627 ## Model description

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More information needed ## Training procedure ### Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20 ### Framework versions

- Transformers 4.26.1
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.10.0
- Tokenizers 0.13.2 ### LICENSE
Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados.
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#transformers #pytorch #tensorboard #bert #token-classification #generated_from_trainer #dataset-Jsevisal/balanced_augmented_dataset #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 # balanced-augmented-bert-gest-pred

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The following hyperparameters were used during training:
- learning_rate: 2e-05
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- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20 ### Framework versions

- Transformers 4.26.1
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.10.0
- Tokenizers 0.13.2 ### LICENSE
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#transformers #pytorch #tensorboard #bert #token-classification #generated_from_trainer #dataset-Jsevisal/balanced_augmented_dataset #license-other #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
# balanced-augmented-bert-gest-pred

This model is a fine-tuned version of bert-large-cased on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
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- F1: 0.7886	
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The following hyperparameters were used during training:
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- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 20### Framework versions

- Transformers 4.26.1
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.10.0
- Tokenizers 0.13.2### LICENSE
Copyright (c) 2014, Universidad Carlos III de Madrid. Todos los derechos reservados.
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