LayoutLMv2_model_WS_CV

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv2-base-uncased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.3923
Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9642857142857143, 'f1': 0.9818181818181818, 'number': 28}
Anguage: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9183673469387755, 'f1': 0.9, 'number': 49}
Du Degree: {'precision': 0.9272727272727272, 'recall': 0.9107142857142857, 'f1': 0.918918918918919, 'number': 56}
Du End Date: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
Du University: {'precision': 0.9066666666666666, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9251700680272109, 'number': 72}
Ears Ex: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.96, 'f1': 0.923076923076923, 'number': 25}
Er Name: {'precision': 0.2727272727272727, 'recall': 0.375, 'f1': 0.3157894736842105, 'number': 8}
Kill: {'precision': 0.9601139601139601, 'recall': 0.9796511627906976, 'f1': 0.9697841726618704, 'number': 344}
Ractice: {'precision': 0.6785714285714286, 'recall': 0.8260869565217391, 'f1': 0.7450980392156864, 'number': 23}
Rade: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 24}
Ummarize: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9944649446494465, 'f1': 0.9972247918593894, 'number': 542}
Xpertise: {'precision': 1.0, 'recall': 0.3059360730593607, 'f1': 0.4685314685314685, 'number': 219}
X Company: {'precision': 0.9427312775330396, 'recall': 0.9727272727272728, 'f1': 0.9574944071588367, 'number': 220}
X Description: {'precision': 0.9617263843648208, 'recall': 0.9617263843648208, 'f1': 0.9617263843648208, 'number': 4912}
X End Date: {'precision': 1.0, 'recall': 0.08695652173913043, 'f1': 0.16, 'number': 23}
X Position: {'precision': 0.6798029556650246, 'recall': 0.968421052631579, 'f1': 0.7988422575976845, 'number': 285}
X Start Date: {'precision': 0.4782608695652174, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6470588235294118, 'number': 11}
Overall Precision: 0.9417
Overall Recall: 0.9392
Overall F1: 0.9404
Overall Accuracy: 0.9339

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: 60
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 Position	X Start Date	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
2.3019	1.0	54	1.9603	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 49}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 72}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 344}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.01107011070110701, 'f1': 0.0218978102189781, 'number': 542}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 219}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 220}	{'precision': 0.8606115107913669, 'recall': 0.9741449511400652, 'f1': 0.9138655462184874, 'number': 4912}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 285}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	0.8608	0.7001	0.7722	0.7152
1.884	2.0	108	1.7162	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 49}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 72}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.7291196388261851, 'recall': 0.938953488372093, 'f1': 0.820838627700127, 'number': 344}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}	{'precision': 0.7493074792243767, 'recall': 0.9981549815498155, 'f1': 0.856012658227848, 'number': 542}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 219}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 220}	{'precision': 0.8701159678858162, 'recall': 0.9928745928338762, 'f1': 0.9274507939526482, 'number': 4912}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 285}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	0.8480	0.8390	0.8435	0.8261
1.6958	3.0	162	1.5987	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 28}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 49}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 72}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}	{'precision': 0.6633266533066132, 'recall': 0.9622093023255814, 'f1': 0.7852906287069988, 'number': 344}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}	{'precision': 0.5645833333333333, 'recall': 1.0, 'f1': 0.7217043941411452, 'number': 542}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 219}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 220}	{'precision': 0.8875255623721882, 'recall': 0.9719055374592834, 'f1': 0.927800991157322, 'number': 4912}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 285}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	0.8258	0.8252	0.8255	0.8138
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