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layoutlm-synthchecking
This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlm-large-uncased on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0000
- Ank Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Ank Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Ayee Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Ayee Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Icr: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Mount: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Overall Precision: 1.0
- Overall Recall: 1.0
- Overall F1: 1.0
- Overall Accuracy: 1.0
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: 30
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ank Address | Ank Name | Ayee Address | Ayee Name | Icr | Mount | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.3085 | 1.0 | 70 | 0.0003 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0005 | 2.0 | 140 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0016 | 3.0 | 210 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0007 | 4.0 | 280 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0032 | 5.0 | 350 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0001 | 6.0 | 420 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0001 | 7.0 | 490 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0001 | 8.0 | 560 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0001 | 9.0 | 630 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0001 | 10.0 | 700 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0 | 11.0 | 770 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0 | 12.0 | 840 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0 | 13.0 | 910 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
| 0.0021 | 14.0 | 980 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
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Framework versions
- Transformers 4.27.1
- Pytorch 1.13.1+cu116
- Datasets 2.10.1
- Tokenizers 0.13.2
