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metadata

base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: layoutlm-funsd
    results: []

layoutlm-funsd

This model is a fine-tuned version of 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
0.6207	8.0	8	0.4092	{'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
0.4296	9.0	9	0.2859	{'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
0.3064	10.0	10	0.2295	{'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
0.2487	11.0	11	0.1958	{'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
0.2083	12.0	12	0.1741	{'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
0.1843	13.0	13	0.1590	{'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
0.1685	14.0	14	0.1458	{'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': 1.0, 'recall': 0.6153846153846154, 'f1': 0.761904761904762, 'number': 26}	1.0	0.3810	0.5517	0.9677
0.1568	15.0	15	0.1334	{'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': 1.0, 'recall': 0.6153846153846154, 'f1': 0.761904761904762, 'number': 26}	1.0	0.3810	0.5517	0.9677
0.1418	16.0	16	0.1211	{'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': 1.0, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 26}	1.0	0.5714	0.7273	0.9753
0.1299	17.0	17	0.1088	{'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': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}	1.0	0.6190	0.7647	0.9772
0.118	18.0	18	0.0967	{'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': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}	1.0	0.6190	0.7647	0.9772
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0.0417	27.0	27	0.0307	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, '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': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}	1.0	0.8095	0.8947	0.9924
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0.0217	34.0	34	0.0163	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}	1.0	0.9524	0.9756	0.9981
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