--- 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](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': 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| {'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 | 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