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@@ -14,7 +14,7 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
14
 
15
  This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the None dataset.
16
  It achieves the following results on the evaluation set:
17
- - Loss: 0.0015
18
  - Number-a: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
19
  - Number-q: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
20
  - Of-destination: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
@@ -53,108 +53,108 @@ The following hyperparameters were used during training:
53
 
54
  ### Training results
55
 
56
- | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Number-a | Number-q | Of-destination | Of-loading | Tin | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
57
- |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
58
- | 1.8242 | 1.0 | 1 | 1.8013 | {'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': 0.08080808080808081, 'recall': 0.6153846153846154, 'f1': 0.14285714285714288, 'number': 26} | 0.0224 | 0.3810 | 0.0424 | 0.1366 |
59
- | 1.8253 | 2.0 | 2 | 1.8013 | {'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': 0.08080808080808081, 'recall': 0.6153846153846154, 'f1': 0.14285714285714288, 'number': 26} | 0.0224 | 0.3810 | 0.0424 | 0.1366 |
60
- | 1.8253 | 3.0 | 3 | 1.8013 | {'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': 0.08080808080808081, 'recall': 0.6153846153846154, 'f1': 0.14285714285714288, 'number': 26} | 0.0224 | 0.3810 | 0.0424 | 0.1366 |
61
- | 1.8229 | 4.0 | 4 | 1.4628 | {'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': 0.1, 'recall': 0.19230769230769232, 'f1': 0.13157894736842105, 'number': 26} | 0.0191 | 0.1190 | 0.0329 | 0.7097 |
62
- | 1.4919 | 5.0 | 5 | 1.1552 | {'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 | 0.9260 |
63
- | 1.1905 | 6.0 | 6 | 0.8777 | {'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 |
64
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65
- | 0.6682 | 8.0 | 8 | 0.4503 | {'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 |
66
- | 0.4723 | 9.0 | 9 | 0.3166 | {'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 |
67
- | 0.3353 | 10.0 | 10 | 0.2470 | {'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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69
- | 0.2236 | 12.0 | 12 | 0.1850 | {'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 |
70
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71
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72
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73
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74
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75
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89
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142
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150
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152
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153
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154
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156
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157
- | 0.0027 | 100.0 | 100 | 0.0015 | {'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': 1.0, 'f1': 1.0, '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 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
158
 
159
 
160
  ### Framework versions
 
14
 
15
  This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the None dataset.
16
  It achieves the following results on the evaluation set:
17
+ - Loss: 0.0013
18
  - Number-a: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
19
  - Number-q: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
20
  - Of-destination: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
 
53
 
54
  ### Training results
55
 
56
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Number-a | Number-q | Of-destination | Of-loading | Tin | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
57
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
58
+ | 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 |
59
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