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model_WS_CV0
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: 0.2306
- Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8076923076923077, 'f1': 0.8936170212765957, 'number': 26}
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- Du University: {'precision': 0.8676470588235294, 'recall': 0.921875, 'f1': 0.893939393939394, 'number': 64}
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- Rade: {'precision': 0.8260869565217391, 'recall': 0.8260869565217391, 'f1': 0.8260869565217391, 'number': 23}
- Ummarize: {'precision': 0.9935064935064936, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9967426710097721, 'number': 459}
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- X Company: {'precision': 0.884, 'recall': 0.9525862068965517, 'f1': 0.91701244813278, 'number': 232}
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- X Start Date: {'precision': 0.9, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 9}
- Overall Precision: 0.9573
- Overall Recall: 0.9623
- Overall F1: 0.9598
- Overall Accuracy: 0.9532
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: 20
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ame | Anguage | Du Degree | Du End Date | Du University | Ears Ex | Er Name | Kill | Ractice | Rade | Ummarize | Xpertise | X Company | X Description | X End Date | X Location | X Position | X Start Date | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.3587 | 1.0 | 54 | 0.6110 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | {'precision': 0.5454545454545454, 'recall': 0.14285714285714285, 'f1': 0.22641509433962262, 'number': 42} | {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6862745098039216, 'f1': 0.7000000000000001, 'number': 51} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.7241379310344828, 'recall': 0.328125, 'f1': 0.45161290322580655, 'number': 64} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 329} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23} | {'precision': 0.822262118491921, 'recall': 0.9978213507625272, 'f1': 0.9015748031496064, 'number': 459} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 32} | {'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 0.06896551724137931, 'f1': 0.12648221343873517, 'number': 232} | {'precision': 0.893684881990219, 'recall': 0.9602467443454421, 'f1': 0.9257709251101323, 'number': 4377} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.3929889298892989, 'recall': 0.678343949044586, 'f1': 0.4976635514018692, 'number': 314} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | 0.8373 | 0.8216 | 0.8294 | 0.8152 |
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