ECO_DEBERTA_2_DESCARTADO

training_args = TrainingArguments( output_dir='ECO_DEBERTA_FINAL_2', evaluation_strategy="epoch", learning_rate=2e-5, per_device_train_batch_size=8, # SE HA DISMINUIDO per_device_eval_batch_size=8, num_train_epochs=32, logging_steps=10, warmup_steps=500, # AÑADIDO NUEVO PARA EVITAR SOBREAJUSTE weight_decay=0.01, save_strategy="epoch", load_best_model_at_end=True, push_to_hub=True )

Epoch Training Loss Validation Loss Precision Recall F1 Accuracy 1 0.093900 0.076157 0.374630 0.239330 0.292072 0.984204 2 0.039500 0.050798 0.443367 0.419773 0.431247 0.987192 3 0.029000 0.054175 0.430247 0.465694 0.447269 0.986865 4 0.020800 0.058064 0.434279 0.475689 0.454042 0.986503 5 0.013900 0.066190 0.432111 0.461642 0.446389 0.986291 6 0.011800 0.068260 0.423596 0.466505 0.444016 0.986058 7 0.006900 0.082326 0.491336 0.474878 0.482967 0.986873 8 0.005600 0.081520 0.474278 0.488115 0.481097 0.986696 9 0.005000 0.095415 0.483427 0.464884 0.473974 0.986564 10 0.003200 0.091024 0.494728 0.481632 0.488092 0.986781 11 0.002700 0.098620 0.487937 0.486224 0.487079 0.986614 12 0.003300 0.099430 0.506215 0.484063 0.494891 0.987067 13 0.003000 0.097501 0.501260 0.483522 0.492232 0.987396 14 0.002500 0.108394 0.488714 0.485413 0.487058 0.986754 15 0.001200 0.102654 0.500282 0.480011 0.489937 0.987268 16 0.001500 0.111731 0.492795 0.471097 0.481701 0.986791 17 0.001500 0.106645 0.489696 0.487844 0.488769 0.987075 18 0.000800 0.116606 0.505802 0.482712 0.493988 0.987054 19 0.001300 0.106939 0.499029 0.485683 0.492266 0.987264 20 0.000400 0.114751 0.499314 0.491356 0.495303 0.987153 21 0.000300 0.110884 0.505031 0.501621 0.503320 0.987493 22 0.000600 0.113667 0.496239 0.481091 0.488548 0.987299 23 0.000600 0.115101 0.491047 0.488925 0.489984 0.986993 24 0.000700 0.119646 0.503192 0.489735 0.496372 0.987133 25 0.000500 0.118476 0.501992 0.476499 0.488914 0.987225 26 0.000400 0.119586 0.498172 0.478390 0.488080 0.987161 27 0.000800 0.121837 0.497632 0.482442 0.489919 0.987077 28 0.000400 0.123653 0.509621 0.486494 0.497789 0.987312 29 0.000200 0.121601 0.509667 0.491356 0.500344 0.987285 30 0.000800 0.124409 0.511562 0.484063 0.497432 0.987285 31 0.000300 0.126458 0.504494 0.485143 0.494630 0.987122 32 0.000400 0.126997 0.508350 0.485143 0.496475 0.987155