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perioli_vgm_v6
This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the sroie dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- F1: 0.9971
- Loss: 0.0249
- Overall Precision: 0.9489
- Overall Recall: 0.9518
- Overall F1: 0.9504
- Overall Accuracy: 0.9971
- Authorized person: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 26}
- Container type: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5}
- Container id: {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9491525423728813, 'number': 28}
- Booking number: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 22}
- Vgm: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}
- Signer name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.967741935483871, 'number': 16}
- Shipper: {'precision': 0.875, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.8936170212765957, 'number': 23}
- Others: {'precision': 0.9619565217391305, 'recall': 0.9516129032258065, 'f1': 0.9567567567567569, 'number': 186}
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: 1e-05
- train_batch_size: 2
- eval_batch_size: 2
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- training_steps: 5000
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | F1 | Validation Loss | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy | Authorized person | Container type | Container id | Booking number | Vgm | Signer name | Shipper | Others |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| No log | 0.44 | 100 | 0.9746 | 0.0929 | 0.4514 | 0.3494 | 0.3939 | 0.9746 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.21428571428571427, 'f1': 0.3243243243243243, 'number': 28} | {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.8372093023255814, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16} | {'precision': 0.2876712328767123, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.4375, 'number': 23} | {'precision': 0.47019867549668876, 'recall': 0.3817204301075269, 'f1': 0.42136498516320475, 'number': 186} |
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