layoutlm-funsd / README.md
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75c4b66
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: 0.0012
  • 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
1.7677 1.0 1 1.7683 {'precision': 0.03125, 'recall': 1.0, 'f1': 0.06060606060606061, '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} 0.0062 0.0952 0.0116 0.1907
1.7609 2.0 2 1.7683 {'precision': 0.03125, 'recall': 1.0, 'f1': 0.06060606060606061, '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} 0.0062 0.0952 0.0116 0.1907
1.7662 3.0 3 1.7683 {'precision': 0.03125, 'recall': 1.0, 'f1': 0.06060606060606061, '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} 0.0062 0.0952 0.0116 0.1907
1.7648 4.0 4 1.4364 {'precision': 0.17391304347826086, 'recall': 1.0, 'f1': 0.29629629629629634, '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} 0.0237 0.0952 0.0379 0.8008
1.4398 5.0 5 1.1489 {'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 0.9450
1.1611 6.0 6 0.8921 {'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
0.8978 7.0 7 0.6636 {'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
0.6677 8.0 8 0.4680 {'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
0.4696 9.0 9 0.3227 {'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
0.3298 10.0 10 0.2445 {'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
0.2568 11.0 11 0.2135 {'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
0.2232 12.0 12 0.1899 {'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
0.2 13.0 13 0.1693 {'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
0.1741 14.0 14 0.1513 {'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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