resnet101-base_tobacco-cnn_tobacco3482_og_simkd

This model is a fine-tuned version of bdpc/resnet101-base_tobacco on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.1263
• Accuracy: 0.295
• Brier Loss: 0.7485
• Nll: 6.2362
• F1 Micro: 0.295
• F1 Macro: 0.1126
• Ece: 0.2177
• Aurc: 0.4648

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: 0.0001
• train_batch_size: 128
• eval_batch_size: 128
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 50

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Brier Loss	Nll	F1 Micro	F1 Macro	Ece	Aurc
No log	1.0	7	0.1887	0.18	0.8839	8.4886	0.18	0.0305	0.2321	0.8333
No log	2.0	14	0.1901	0.18	0.8775	6.8406	0.18	0.0305	0.2593	0.8187
No log	3.0	21	0.2085	0.28	0.9045	7.0658	0.28	0.1005	0.3168	0.6083
No log	4.0	28	0.2493	0.155	0.9936	8.0153	0.155	0.0300	0.3996	0.6329
No log	5.0	35	0.2952	0.16	1.0253	8.3946	0.16	0.0355	0.4181	0.6026
No log	6.0	42	0.2344	0.195	0.9022	7.0548	0.195	0.0485	0.3118	0.8445
No log	7.0	49	0.1665	0.18	0.9004	6.7765	0.18	0.0310	0.2888	0.7617
No log	8.0	56	0.1696	0.18	0.9279	9.0648	0.18	0.0309	0.3021	0.7025
No log	9.0	63	0.1715	0.18	0.9330	9.0774	0.18	0.0305	0.2992	0.7525
No log	10.0	70	0.1369	0.285	0.8092	6.9372	0.285	0.1134	0.2993	0.4899
No log	11.0	77	0.1584	0.18	0.8953	8.9899	0.18	0.0310	0.2666	0.7495
No log	12.0	84	0.1690	0.18	0.8896	8.9605	0.18	0.0310	0.2593	0.7452
No log	13.0	91	0.1636	0.18	0.8848	8.9907	0.18	0.0310	0.2661	0.7474
No log	14.0	98	0.1685	0.18	0.8815	8.9991	0.18	0.0309	0.2676	0.7750
No log	15.0	105	0.1678	0.18	0.8807	8.9352	0.18	0.0305	0.2658	0.7448
No log	16.0	112	0.1599	0.18	0.8848	9.0210	0.18	0.0309	0.2707	0.7742
No log	17.0	119	0.1553	0.18	0.8559	7.2132	0.18	0.0305	0.2569	0.7479
No log	18.0	126	0.1620	0.18	0.8728	8.8826	0.18	0.0308	0.2472	0.7289
No log	19.0	133	0.1631	0.18	0.8600	8.8681	0.18	0.0305	0.2689	0.7046
No log	20.0	140	0.1616	0.18	0.8702	8.8768	0.18	0.0305	0.2532	0.7489
No log	21.0	147	0.1521	0.18	0.8505	6.9939	0.18	0.0310	0.2687	0.7479
No log	22.0	154	0.1290	0.285	0.7742	6.8763	0.285	0.1123	0.2907	0.4899
No log	23.0	161	0.1256	0.305	0.7453	6.2659	0.305	0.1190	0.2133	0.4457
No log	24.0	168	0.1257	0.305	0.7527	6.7983	0.305	0.1192	0.2483	0.4694
No log	25.0	175	0.1256	0.295	0.7483	6.7540	0.295	0.1106	0.2233	0.4632
No log	26.0	182	0.1277	0.3	0.7590	6.6632	0.3	0.1214	0.2641	0.4563
No log	27.0	189	0.1644	0.18	0.8539	8.7216	0.18	0.0306	0.2483	0.7170
No log	28.0	196	0.1268	0.305	0.7494	6.5633	0.305	0.1146	0.2379	0.4509
No log	29.0	203	0.1246	0.305	0.7376	6.2718	0.305	0.1158	0.2319	0.4326
No log	30.0	210	0.1249	0.3	0.7428	6.5246	0.3	0.1138	0.2463	0.4449
No log	31.0	217	0.1284	0.295	0.7474	6.4668	0.295	0.1116	0.2566	0.4550
No log	32.0	224	0.1715	0.18	0.8599	8.5902	0.18	0.0310	0.2413	0.7447
No log	33.0	231	0.1566	0.18	0.8495	7.4352	0.18	0.0308	0.2624	0.7110
No log	34.0	238	0.1370	0.275	0.7990	6.5052	0.275	0.1096	0.2760	0.5186
No log	35.0	245	0.1289	0.3	0.7569	6.4685	0.3	0.1212	0.2643	0.4524
No log	36.0	252	0.1557	0.18	0.8493	6.8218	0.18	0.0305	0.2574	0.7401
No log	37.0	259	0.1629	0.18	0.8558	8.5068	0.18	0.0310	0.2522	0.7466
No log	38.0	266	0.1386	0.275	0.8117	6.4244	0.275	0.1053	0.2455	0.5912
No log	39.0	273	0.1601	0.18	0.8508	8.3697	0.18	0.0305	0.2445	0.7048
No log	40.0	280	0.1510	0.185	0.8428	6.8710	0.185	0.0369	0.2517	0.7155
No log	41.0	287	0.1315	0.29	0.7675	6.1897	0.29	0.1167	0.2708	0.4594
No log	42.0	294	0.1235	0.3	0.7405	6.1762	0.3	0.1158	0.2338	0.4496
No log	43.0	301	0.1250	0.295	0.7456	6.3789	0.295	0.1174	0.2524	0.4548
No log	44.0	308	0.1249	0.285	0.7440	6.3862	0.285	0.1097	0.2405	0.4680
No log	45.0	315	0.1245	0.29	0.7428	6.4641	0.29	0.1117	0.2403	0.4623
No log	46.0	322	0.1245	0.295	0.7440	6.5208	0.295	0.1149	0.2385	0.4610
No log	47.0	329	0.1250	0.29	0.7464	6.2221	0.29	0.1117	0.2332	0.4674
No log	48.0	336	0.1263	0.295	0.7458	6.3085	0.295	0.1126	0.2375	0.4670
No log	49.0	343	0.1252	0.29	0.7469	6.0647	0.29	0.1117	0.2410	0.4679
No log	50.0	350	0.1263	0.295	0.7485	6.2362	0.295	0.1126	0.2177	0.4648

Framework versions

• Transformers 4.36.0.dev0
• Pytorch 2.2.0.dev20231112+cu118
• Datasets 2.14.5
• Tokenizers 0.14.1