Labira/LabiraPJOK_1_1000

This model is a fine-tuned version of indolem/indobert-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Train Loss: 0.0002
• Validation Loss: 9.9262
• Epoch: 601

Model description

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Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• optimizer: {'name': 'Adam', 'weight_decay': None, 'clipnorm': None, 'global_clipnorm': None, 'clipvalue': None, 'use_ema': False, 'ema_momentum': 0.99, 'ema_overwrite_frequency': None, 'jit_compile': True, 'is_legacy_optimizer': False, 'learning_rate': {'module': 'keras.optimizers.schedules', 'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 2e-05, 'decay_steps': 3000, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}, 'registered_name': None}, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False}
• training_precision: float32

Training results

Train Loss	Validation Loss	Epoch
0.0001	9.6501	0
0.0034	9.5974	1
0.0003	10.0861	2
0.0002	10.1612	3
0.0008	10.4517	4
0.0030	8.3722	5
0.0039	7.8005	6
0.0018	8.1554	7
0.0024	8.7739	8
0.0188	8.6329	9
0.0002	7.9693	10
0.0122	7.7384	11
0.0589	7.3640	12
0.0052	7.0623	13
0.0275	6.9441	14
0.0078	6.9619	15
0.0034	7.0683	16
0.0024	7.2316	17
0.0032	7.4059	18
0.0027	7.5626	19
0.0013	7.6893	20
0.0011	7.7900	21
0.0006	7.8847	22
0.0018	7.9765	23
0.0010	8.0591	24
0.0006	8.1591	25
0.0010	8.2419	26
0.0004	8.3106	27
0.0008	8.3770	28
0.0004	8.4383	29
0.0004	8.4933	30
0.0002	8.5384	31
0.0003	8.5775	32
0.0003	8.6107	33
0.0003	8.6378	34
0.0003	8.6608	35
0.0002	8.6817	36
0.0003	8.7030	37
0.0003	8.7217	38
0.0002	8.7372	39
0.0001	8.7523	40
0.0002	8.7667	41
0.0002	8.7803	42
0.0002	8.7933	43
0.0001	8.8060	44
0.0002	8.8176	45
0.0001	8.8286	46
0.0002	8.8406	47
0.0005	8.8554	48
0.0002	8.8717	49
0.0001	8.8861	50
0.0002	8.8997	51
0.0001	8.9143	52
0.0001	8.9272	53
0.0003	8.9389	54
0.0003	8.9515	55
0.0001	8.9627	56
0.0003	8.9696	57
0.0001	8.9713	58
0.0001	8.9752	59
0.0001	8.9809	60
0.0001	8.9890	61
0.0001	9.0001	62
0.0001	9.0100	63
0.0001	9.0197	64
0.0001	9.0296	65
0.0001	9.0392	66
0.0001	9.0493	67
0.0001	9.0603	68
0.0001	9.0702	69
0.0001	9.0795	70
0.0001	9.0885	71
0.0001	9.0963	72
0.0001	9.1046	73
0.0002	9.1157	74
0.0001	9.1271	75
0.0002	9.1424	76
0.0001	9.1518	77
0.0001	9.1585	78
0.0001	9.1651	79
0.0001	9.1712	80
0.0001	9.1772	81
0.0001	9.1897	82
0.0001	9.2003	83
0.0001	9.2088	84
0.0002	9.2182	85
0.0001	9.2261	86
0.0001	9.2336	87
0.0001	9.2406	88
0.0001	9.2473	89
0.0001	9.2533	90
0.0001	9.2610	91
0.0001	9.2686	92
0.0001	9.2754	93
0.0001	9.2818	94
0.0001	9.2900	95
0.0001	9.2983	96
0.0001	9.3054	97
0.0001	9.3118	98
0.0001	9.3172	99
0.0001	9.3222	100
0.0001	9.3147	101
0.0001	9.3362	102
0.0002	9.3506	103
0.0001	9.3531	104
0.0001	9.3393	105
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0.0001	9.3220	107
0.0001	9.3193	108
0.0001	9.3187	109
0.0000	9.3196	110
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0.0001	9.3273	113
0.0001	9.3303	114
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0.0001	9.3531	119
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0.0001	9.3610	121
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0.0001	9.3780	125
0.0000	9.3824	126
0.0001	9.3865	127
0.0001	9.3905	128
0.0001	9.3951	129
0.0001	9.3995	130
0.0001	9.4037	131
0.0001	9.4083	132
0.0013	9.4372	133
0.0008	9.4409	134
0.0000	9.4073	135
0.0008	9.3225	136
0.0001	9.2363	137
0.0002	9.2013	138
0.0001	9.2289	139
0.0001	9.2819	140
0.0001	9.3425	141
0.0001	9.3922	142
0.0001	9.4310	143
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0.0001	9.4870	145
0.0011	9.5401	146
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0.0002	9.5924	148
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0.0001	9.6332	151
0.0001	9.6430	152
0.0003	9.6459	153
0.0001	9.6463	154
0.0001	9.6472	155
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0.0000	9.6615	157
0.0001	9.6680	158
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0.0001	9.6989	163
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0.0000	9.7107	165
0.0002	9.7178	166
0.0001	9.7273	167
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0.0000	9.7660	173
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0.0001	9.7758	175
0.0002	9.7628	176
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0.0000	9.7980	179
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0.0001	9.8150	181
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0.0000	9.8283	183
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0.0000	9.8391	185
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0.0001	9.8550	189
0.0000	9.8586	190
0.0000	9.8617	191
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0.0001	9.8678	193
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0.0000	9.9436	217
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0.0001	9.9714	228
0.0000	9.9746	229
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0.0000	10.0369	242
0.0000	10.0394	243
0.0001	10.0410	244
0.0000	10.0415	245
0.0000	10.0422	246
0.0000	10.0431	247
0.0000	10.0436	248
0.0000	10.0449	249
0.0000	10.0465	250
0.0000	10.0485	251
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0.0000	10.0534	253
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0.0000	10.0805	257
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0.0001	10.1007	259
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0.0000	10.1123	261
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0.0000	10.1252	265
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0.0000	10.1490	268
0.0000	10.1544	269
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0.0000	10.1629	271
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0.0000	10.2123	281
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0.0000	10.2183	283
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0.0000	10.2254	286
0.0000	10.2276	287
0.0000	10.2292	288
0.0000	10.2312	289
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0.0000	10.2353	291
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0.0000	10.2512	295
0.0001	10.2552	296
0.0000	10.2602	297
0.0000	10.2641	298
0.0000	10.2673	299
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0.0000	10.3486	337
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0.0000	10.3522	341
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0.0000	10.3508	343
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0.0000	10.3509	345
0.0000	10.3511	346
0.0000	10.3514	347
0.0000	10.3520	348
0.0000	10.3525	349
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0.0000	10.3556	353
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0.0000	10.3608	357
0.0000	10.3637	358
0.0000	10.3668	359
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0.0000	10.3717	361
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0.0000	10.3964	375
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0.0001	10.3813	377
0.0000	10.3418	378
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0.0000	10.2937	380
0.0000	10.2792	381
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0.0000	10.2599	383
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0.0000	10.2494	385
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