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modelv3_WS_CV1
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: 0.2507
- Ame: {'precision': 0.9523809523809523, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.9302325581395349, 'number': 22}
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- Du University: {'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.861878453038674, 'number': 91}
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- Rade: {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 24}
- Ummarize: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9963636363636363, 'f1': 0.9981785063752276, 'number': 550}
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- X End Date: {'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}
- X Location: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- X Position: {'precision': 0.8416075650118203, 'recall': 0.978021978021978, 'f1': 0.9047013977128335, 'number': 364}
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- Overall Precision: 0.9706
- Overall Recall: 0.9692
- Overall F1: 0.9699
- Overall Accuracy: 0.9603
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: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 40
- 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.3524 | 1.0 | 54 | 0.7720 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 45} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 91} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.5976095617529881, 'recall': 0.8595988538681948, 'f1': 0.7050528789659224, 'number': 349} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24} | {'precision': 0.7203166226912929, 'recall': 0.9927272727272727, 'f1': 0.834862385321101, 'number': 550} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 61} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 228} | {'precision': 0.9106833910034602, 'recall': 0.9576984307482375, 'f1': 0.9335993792262498, 'number': 4397} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.56, 'recall': 0.038461538461538464, 'f1': 0.07197943444730077, 'number': 364} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | 0.8582 | 0.8095 | 0.8332 | 0.7993 |
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- Pytorch 1.13.1+cu117
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