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model_WS_CV1
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: 0.2550
- Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 24}
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- Du Degree: {'precision': 0.9529411764705882, 'recall': 0.9418604651162791, 'f1': 0.9473684210526314, 'number': 86}
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- Du University: {'precision': 0.8941176470588236, 'recall': 0.9620253164556962, 'f1': 0.926829268292683, 'number': 79}
- Ears Ex: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 22}
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- Kill: {'precision': 0.9290540540540541, 'recall': 0.9548611111111112, 'f1': 0.9417808219178083, 'number': 288}
- Ractice: {'precision': 0.6428571428571429, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.7200000000000001, 'number': 22}
- Rade: {'precision': 0.7407407407407407, 'recall': 0.8695652173913043, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 23}
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- X Company: {'precision': 0.8909090909090909, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8828828828828829, 'number': 224}
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- X Position: {'precision': 0.8827586206896552, 'recall': 0.9434889434889435, 'f1': 0.9121140142517814, 'number': 407}
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- Overall Precision: 0.9549
- Overall Recall: 0.9598
- Overall F1: 0.9574
- Overall Accuracy: 0.9448
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: 8
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 25
- 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.8661 | 1.0 | 27 | 0.9701 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 47} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 86} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 79} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 288} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 23} | {'precision': 0.470954356846473, 'recall': 0.9934354485776805, 'f1': 0.6389866291344124, 'number': 457} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 80} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 224} | {'precision': 0.830940647096636, 'recall': 0.9697424356089023, 'f1': 0.8949919224555735, 'number': 3999} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.019656019656019656, 'f1': 0.038186157517899756, 'number': 407} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 14} | 0.7691 | 0.7481 | 0.7585 | 0.7303 |
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