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README.md
CHANGED
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@@ -14,16 +14,16 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
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This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the None dataset.
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It achieves the following results on the evaluation set:
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| 17 |
-
- Loss:
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| 18 |
-
- Number-a: {'precision':
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| 19 |
-
- Number-q: {'precision':
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| 20 |
-
- Of-destination: {'precision':
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| 21 |
-
- Of-loading: {'precision':
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| 22 |
-
- Tin: {'precision':
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| 23 |
-
- Overall Precision:
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| 24 |
-
- Overall Recall:
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| 25 |
-
- Overall F1:
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| 26 |
-
- Overall Accuracy: 0
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## Model description
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@@ -48,18 +48,113 @@ The following hyperparameters were used during training:
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| 48 |
- seed: 42
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| 49 |
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
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| 50 |
- lr_scheduler_type: linear
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| 51 |
-
- num_epochs:
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| 52 |
- mixed_precision_training: Native AMP
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| 53 |
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| 54 |
### Training results
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| 55 |
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| 56 |
-
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Number-a
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| 57 |
-
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| 58 |
-
| 1.
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| 59 |
-
| 1.
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| 60 |
-
| 1.
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| 61 |
-
| 1.
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| 62 |
-
| 1.
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| 63 |
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| 65 |
### Framework versions
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| 14 |
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| 15 |
This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the None dataset.
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| 16 |
It achieves the following results on the evaluation set:
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| 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}
|
| 21 |
+
- Of-loading: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
|
| 22 |
+
- Tin: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}
|
| 23 |
+
- Overall Precision: 1.0
|
| 24 |
+
- Overall Recall: 1.0
|
| 25 |
+
- Overall F1: 1.0
|
| 26 |
+
- Overall Accuracy: 1.0
|
| 27 |
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| 28 |
## Model description
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| 29 |
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| 48 |
- seed: 42
|
| 49 |
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
|
| 50 |
- lr_scheduler_type: linear
|
| 51 |
+
- num_epochs: 100
|
| 52 |
- mixed_precision_training: Native AMP
|
| 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 |
+
| 1.9051 | 1.0 | 1 | 1.8997 | {'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': 0.02654867256637168, 'recall': 0.23076923076923078, 'f1': 0.047619047619047616, 'number': 26} | 0.0101 | 0.1429 | 0.0189 | 0.0712 |
|
| 59 |
+
| 1.9062 | 2.0 | 2 | 1.8997 | {'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': 0.02654867256637168, 'recall': 0.23076923076923078, 'f1': 0.047619047619047616, 'number': 26} | 0.0101 | 0.1429 | 0.0189 | 0.0712 |
|
| 60 |
+
| 1.9065 | 3.0 | 3 | 1.8997 | {'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': 0.02654867256637168, 'recall': 0.23076923076923078, 'f1': 0.047619047619047616, 'number': 26} | 0.0101 | 0.1429 | 0.0189 | 0.0712 |
|
| 61 |
+
| 1.9044 | 4.0 | 4 | 1.5448 | {'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': 0.10204081632653061, 'recall': 0.7692307692307693, 'f1': 0.18018018018018017, 'number': 26} | 0.0461 | 0.4762 | 0.0840 | 0.4715 |
|
| 62 |
+
| 1.5618 | 5.0 | 5 | 1.2231 | {'precision': 0.06060606060606061, 'recall': 1.0, 'f1': 0.1142857142857143, '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': 0.23529411764705882, 'recall': 0.3076923076923077, 'f1': 0.26666666666666666, 'number': 26} | 0.1188 | 0.2857 | 0.1678 | 0.8795 |
|
| 63 |
+
| 1.2529 | 6.0 | 6 | 0.9310 | {'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 | 0.9478 |
|
| 64 |
+
| 0.9603 | 7.0 | 7 | 0.6708 | {'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 |
|
| 65 |
+
| 0.6994 | 8.0 | 8 | 0.4561 | {'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 |
+
| 0.4786 | 9.0 | 9 | 0.3120 | {'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 |
+
| 0.331 | 10.0 | 10 | 0.2443 | {'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 |
|
| 68 |
+
| 0.2641 | 11.0 | 11 | 0.2124 | {'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 |
|
| 69 |
+
| 0.2251 | 12.0 | 12 | 0.1874 | {'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 |
+
| 0.1992 | 13.0 | 13 | 0.1674 | {'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 |
|
| 71 |
+
| 0.1772 | 14.0 | 14 | 0.1526 | {'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 |
|
| 72 |
+
| 0.1626 | 15.0 | 15 | 0.1385 | {'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 |
|
| 73 |
+
| 0.1478 | 16.0 | 16 | 0.1234 | {'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 |
|
| 74 |
+
| 0.1337 | 17.0 | 17 | 0.1093 | {'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 |
|
| 75 |
+
| 0.1203 | 18.0 | 18 | 0.0953 | {'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 |
|
| 76 |
+
| 0.1059 | 19.0 | 19 | 0.0824 | {'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 |
|
| 77 |
+
| 0.093 | 20.0 | 20 | 0.0715 | {'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 |
|
| 78 |
+
| 0.0823 | 21.0 | 21 | 0.0626 | {'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 |
|
| 79 |
+
| 0.0718 | 22.0 | 22 | 0.0552 | {'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 |
|
| 80 |
+
| 0.0627 | 23.0 | 23 | 0.0485 | {'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} | 0.8667 | 0.6190 | 0.7222 | 0.9810 |
|
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