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: 1.1473
Ame: {'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8666666666666666, 'number': 13}
Anguage: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
Areer: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.2857142857142857, 'f1': 0.4, 'number': 14}
Ddress: {'precision': 0.6122448979591837, 'recall': 0.7894736842105263, 'f1': 0.6896551724137931, 'number': 38}
Du Degree: {'precision': 0.8245614035087719, 'recall': 0.7966101694915254, 'f1': 0.8103448275862069, 'number': 59}
Du End Date: {'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.7804878048780488, 'number': 19}
Du Start Date: {'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}
Du University: {'precision': 0.8222222222222222, 'recall': 0.8809523809523809, 'f1': 0.8505747126436781, 'number': 84}
Hone: {'precision': 0.7083333333333334, 'recall': 0.8095238095238095, 'f1': 0.7555555555555556, 'number': 21}
Kill: {'precision': 0.7416666666666667, 'recall': 0.5913621262458472, 'f1': 0.6580406654343807, 'number': 301}
Mail: {'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.8666666666666667, 'f1': 0.8125, 'number': 15}
Umarize: {'precision': 0.6891891891891891, 'recall': 0.9532710280373832, 'f1': 0.8, 'number': 214}
X Company: {'precision': 0.75177304964539, 'recall': 0.848, 'f1': 0.7969924812030075, 'number': 125}
X Description: {'precision': 0.8356118706235411, 'recall': 0.9586840091813313, 'f1': 0.892927133440228, 'number': 2614}
X End Date: {'precision': 0.875, 'recall': 0.8484848484848485, 'f1': 0.8615384615384615, 'number': 33}
X Location: {'precision': 0.8, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.8510638297872342, 'number': 66}
X Position: {'precision': 0.7593984962406015, 'recall': 0.8782608695652174, 'f1': 0.8145161290322581, 'number': 115}
X Start Date: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.8974358974358975, 'f1': 0.7954545454545455, 'number': 39}
Overall Precision: 0.8082
Overall Recall: 0.9102
Overall F1: 0.8562
Overall Accuracy: 0.8177

Model description

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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: 4
eval_batch_size: 2
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 50

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Ame	Anguage	Areer	Ddress	Du Degree	Du End Date	Du Start Date	Du University	Hone	Kill	Mail	Umarize	X Company	X Description	X End Date	X Location	X Position	X Start Date	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.7239	1.0	36	0.9258	{'precision': 0.5, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.6285714285714286, 'number': 13}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14}	{'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.42105263157894735, 'f1': 0.3902439024390244, 'number': 38}	{'precision': 0.6595744680851063, 'recall': 0.5254237288135594, 'f1': 0.5849056603773585, 'number': 59}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.5692307692307692, 'recall': 0.44047619047619047, 'f1': 0.4966442953020134, 'number': 84}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.09523809523809523, 'f1': 0.17391304347826084, 'number': 21}	{'precision': 0.7513513513513513, 'recall': 0.46179401993355484, 'f1': 0.5720164609053497, 'number': 301}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 15}	{'precision': 0.6703296703296703, 'recall': 0.8551401869158879, 'f1': 0.7515400410677617, 'number': 214}	{'precision': 0.5459459459459459, 'recall': 0.808, 'f1': 0.6516129032258065, 'number': 125}	{'precision': 0.7384172661870504, 'recall': 0.981637337413925, 'f1': 0.8428313351946133, 'number': 2614}	{'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.2727272727272727, 'f1': 0.4090909090909091, 'number': 33}	{'precision': 0.5825242718446602, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.7100591715976331, 'number': 66}	{'precision': 0.7654320987654321, 'recall': 0.5391304347826087, 'f1': 0.6326530612244898, 'number': 115}	{'precision': 0.41975308641975306, 'recall': 0.8717948717948718, 'f1': 0.5666666666666667, 'number': 39}	0.7108	0.8614	0.7789	0.7166
0.5611	2.0	72	0.8617	{'precision': 0.41379310344827586, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 13}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14}	{'precision': 0.5283018867924528, 'recall': 0.7368421052631579, 'f1': 0.6153846153846154, 'number': 38}	{'precision': 0.7704918032786885, 'recall': 0.7966101694915254, 'f1': 0.7833333333333333, 'number': 59}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.7857142857142857, 'recall': 0.6547619047619048, 'f1': 0.7142857142857143, 'number': 84}	{'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.42857142857142855, 'f1': 0.5625, 'number': 21}	{'precision': 0.5519287833827893, 'recall': 0.6179401993355482, 'f1': 0.5830721003134797, 'number': 301}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 15}	{'precision': 0.6428571428571429, 'recall': 0.883177570093458, 'f1': 0.7440944881889764, 'number': 214}	{'precision': 0.5380116959064327, 'recall': 0.736, 'f1': 0.6216216216216216, 'number': 125}	{'precision': 0.8103896103896104, 'recall': 0.954858454475899, 'f1': 0.8767123287671232, 'number': 2614}	{'precision': 0.75, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.821917808219178, 'number': 33}	{'precision': 0.6176470588235294, 'recall': 0.9545454545454546, 'f1': 0.75, 'number': 66}	{'precision': 0.5818181818181818, 'recall': 0.8347826086956521, 'f1': 0.6857142857142857, 'number': 115}	{'precision': 0.5230769230769231, 'recall': 0.8717948717948718, 'f1': 0.6538461538461539, 'number': 39}	0.7450	0.8842	0.8087	0.7601
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