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modelv3_WS_CV0
This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.3031
- Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 25}
- Anguage: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7887323943661971, 'number': 35}
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- Du End Date: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
- Du University: {'precision': 0.8421052631578947, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.8421052631578947, 'number': 57}
- Ears Ex: {'precision': 0.7407407407407407, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.7843137254901961, 'number': 24}
- Er Name: {'precision': 0.14285714285714285, 'recall': 0.5, 'f1': 0.22222222222222224, 'number': 2}
- Kill: {'precision': 0.9552715654952076, 'recall': 0.861671469740634, 'f1': 0.9060606060606061, 'number': 347}
- Ractice: {'precision': 0.5714285714285714, 'recall': 0.7741935483870968, 'f1': 0.6575342465753424, 'number': 31}
- Rade: {'precision': 0.7741935483870968, 'recall': 0.7741935483870968, 'f1': 0.7741935483870968, 'number': 31}
- Ummarize: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 398}
- Xpertise: {'precision': 0.9924812030075187, 'recall': 0.9705882352941176, 'f1': 0.9814126394052045, 'number': 136}
- X Company: {'precision': 0.9247311827956989, 'recall': 0.945054945054945, 'f1': 0.9347826086956522, 'number': 182}
- X Description: {'precision': 0.9616087751371115, 'recall': 0.9763988332007425, 'f1': 0.9689473684210527, 'number': 3771}
- X End Date: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
- X Location: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
- X Position: {'precision': 0.8184615384615385, 'recall': 0.7430167597765364, 'f1': 0.7789165446559297, 'number': 358}
- X Start Date: {'precision': 0.75, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 6}
- Overall Precision: 0.9424
- Overall Recall: 0.9467
- Overall F1: 0.9445
- Overall Accuracy: 0.9357
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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.2842 | 1.0 | 54 | 0.7912 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 35} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 57} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.9338235294117647, 'recall': 0.3659942363112392, 'f1': 0.525879917184265, 'number': 347} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.7397003745318352, 'recall': 0.992462311557789, 'f1': 0.8476394849785408, 'number': 398} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 136} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 182} | {'precision': 0.8735822306238186, 'recall': 0.9803765579421904, 'f1': 0.9239035361739347, 'number': 3771} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.478134110787172, 'recall': 0.4581005586592179, 'f1': 0.4679029957203994, 'number': 358} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | 0.8357 | 0.8004 | 0.8176 | 0.7817 |
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- Tokenizers 0.13.2
