File size: 50,693 Bytes
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---
base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: layoutlm-funsd
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
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# layoutlm-funsd
This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0013
- Number-a: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Number-q: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Of-destination: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Of-loading: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Tin: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}
- Overall Precision: 1.0
- Overall Recall: 1.0
- Overall F1: 1.0
- Overall Accuracy: 1.0
## 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: 3e-05
- train_batch_size: 20
- eval_batch_size: 10
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 100
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Number-a | Number-q | Of-destination | Of-loading | Tin | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 1.6954 | 1.0 | 1 | 1.6868 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2827 |
| 1.6996 | 2.0 | 2 | 1.6868 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2827 |
| 1.7033 | 3.0 | 3 | 1.6868 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2827 |
| 1.6974 | 4.0 | 4 | 1.3745 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.8046 |
| 1.3953 | 5.0 | 5 | 1.0890 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9421 |
| 1.1152 | 6.0 | 6 | 0.8272 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9516 |
| 0.8557 | 7.0 | 7 | 0.5965 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9526 |
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