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layoutlm-funsd_30_8_4
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: 0.5511
- Ame: {'precision': 0.8846153846153846, 'recall': 0.92, 'f1': 0.9019607843137256, 'number': 25}
- Anguage: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}
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- Ddress: {'precision': 0.6190476190476191, 'recall': 0.896551724137931, 'f1': 0.732394366197183, 'number': 29}
- Du Degree: {'precision': 0.8837209302325582, 'recall': 0.8941176470588236, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 85}
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- Du Start Date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
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- Hone: {'precision': 0.5789473684210527, 'recall': 0.7857142857142857, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 14}
- Kill: {'precision': 0.7972972972972973, 'recall': 0.7023809523809523, 'f1': 0.7468354430379748, 'number': 84}
- Mail: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 15}
- Umarize: {'precision': 0.73568281938326, 'recall': 0.9175824175824175, 'f1': 0.8166259168704157, 'number': 182}
- X Company: {'precision': 0.8560606060606061, 'recall': 0.738562091503268, 'f1': 0.792982456140351, 'number': 153}
- X Description: {'precision': 0.9297334717895466, 'recall': 0.9817251461988304, 'f1': 0.9550222222222222, 'number': 2736}
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- X Location: {'precision': 0.918918918918919, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.9066666666666667, 'number': 76}
- X Position: {'precision': 0.8345323741007195, 'recall': 0.8405797101449275, 'f1': 0.8375451263537906, 'number': 138}
- X Start Date: {'precision': 0.9137931034482759, 'recall': 0.9298245614035088, 'f1': 0.9217391304347825, 'number': 57}
- Overall Precision: 0.8973
- Overall Recall: 0.9416
- Overall F1: 0.9189
- Overall Accuracy: 0.8925
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: 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: 30
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ame | Anguage | Areer | Ddress | Du Degree | Du End Date | Du Start Date | Du University | Hone | Kill | Umarize | X Company | X Description | X End Date | X Location | X Position | X Start Date | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.753 | 1.0 | 36 | 1.1365 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 85} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 73} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 84} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 15} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 182} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 153} | {'precision': 0.8523066710919349, 'recall': 0.9385964912280702, 'f1': 0.8933727604800835, 'number': 2736} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 42} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 76} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 138} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 57} | 0.8523 | 0.6850 | 0.7595 | 0.6865 |
| 1.2219 | 2.0 | 72 | 0.7740 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.12941176470588237, 'f1': 0.22448979591836737, 'number': 85} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.5633802816901409, 'recall': 0.547945205479452, 'f1': 0.5555555555555555, 'number': 73} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14} | {'precision': 0.6825396825396826, 'recall': 0.5119047619047619, 'f1': 0.5850340136054422, 'number': 84} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 15} | {'precision': 0.4520547945205479, 'recall': 0.1813186813186813, 'f1': 0.25882352941176473, 'number': 182} | {'precision': 0.6206896551724138, 'recall': 0.47058823529411764, 'f1': 0.5353159851301115, 'number': 153} | {'precision': 0.8649856367698692, 'recall': 0.9904970760233918, 'f1': 0.9234963366842733, 'number': 2736} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 42} | {'precision': 0.7972972972972973, 'recall': 0.7763157894736842, 'f1': 0.7866666666666666, 'number': 76} | {'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.2028985507246377, 'f1': 0.32558139534883723, 'number': 138} | {'precision': 0.5245901639344263, 'recall': 0.5614035087719298, 'f1': 0.5423728813559321, 'number': 57} | 0.8323 | 0.8077 | 0.8198 | 0.7765 |
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Framework versions
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- Pytorch 1.13.1+cu117
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- Tokenizers 0.13.2
