generated_from_trainer

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

vit-small_rvl_cdip_100_examples_per_class_simkd_CEKD_tNone_aNone_tNone_gNone

This model is a fine-tuned version of WinKawaks/vit-small-patch16-224 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

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:

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Accuracy Brier Loss Nll F1 Micro F1 Macro Ece Aurc
No log 1.0 25 0.0859 0.0675 0.9373 7.3238 0.0675 0.0163 0.1099 0.9351
No log 2.0 50 0.0810 0.0675 0.9372 7.0436 0.0675 0.0153 0.1067 0.9365
No log 3.0 75 0.0804 0.0725 0.9368 6.5507 0.0725 0.0268 0.1041 0.9438
No log 4.0 100 0.0800 0.0725 0.9362 6.2816 0.0725 0.0293 0.1056 0.9404
No log 5.0 125 0.0797 0.0775 0.9352 6.1624 0.0775 0.0225 0.1125 0.9037
No log 6.0 150 0.0793 0.0875 0.9337 6.0364 0.0875 0.0376 0.1173 0.8572
No log 7.0 175 0.0788 0.13 0.9307 4.5728 0.13 0.0918 0.1430 0.7693
No log 8.0 200 0.0781 0.2325 0.9246 3.6321 0.2325 0.1958 0.2225 0.5621
No log 9.0 225 0.0770 0.31 0.9103 3.3593 0.31 0.2693 0.2782 0.4570
No log 10.0 250 0.0755 0.34 0.8830 2.9550 0.34 0.2911 0.2951 0.4131
No log 11.0 275 0.0740 0.4075 0.8559 2.6844 0.4075 0.3802 0.3347 0.3241
No log 12.0 300 0.0730 0.47 0.8216 2.7315 0.47 0.4439 0.3582 0.2707
No log 13.0 325 0.0720 0.4925 0.7913 2.6641 0.4925 0.4606 0.3561 0.2588
No log 14.0 350 0.0717 0.4725 0.7854 2.7229 0.4725 0.4565 0.3296 0.2732
No log 15.0 375 0.0708 0.5125 0.7515 2.4866 0.5125 0.4890 0.3445 0.2379
No log 16.0 400 0.0704 0.5375 0.7424 2.4355 0.5375 0.5131 0.3525 0.2259
No log 17.0 425 0.0702 0.545 0.7259 2.5234 0.545 0.5227 0.3427 0.2199
No log 18.0 450 0.0696 0.545 0.7253 2.5796 0.545 0.5318 0.3471 0.2118
No log 19.0 475 0.0697 0.56 0.7163 2.3050 0.56 0.5547 0.3494 0.2048
0.0745 20.0 500 0.0692 0.565 0.7044 2.4019 0.565 0.5669 0.3598 0.1869
0.0745 21.0 525 0.0690 0.5775 0.6983 2.3271 0.5775 0.5805 0.3615 0.1906
0.0745 22.0 550 0.0689 0.58 0.6855 2.2368 0.58 0.5808 0.3572 0.1851
0.0745 23.0 575 0.0690 0.56 0.6905 2.4557 0.56 0.5709 0.3387 0.1925
0.0745 24.0 600 0.0688 0.57 0.6895 2.3632 0.57 0.5736 0.3516 0.1912
0.0745 25.0 625 0.0686 0.5775 0.6826 2.3272 0.5775 0.5838 0.3376 0.1802
0.0745 26.0 650 0.0689 0.5625 0.6886 2.2696 0.5625 0.5754 0.3445 0.1917
0.0745 27.0 675 0.0687 0.575 0.6765 2.3387 0.575 0.5800 0.3511 0.1861
0.0745 28.0 700 0.0689 0.5775 0.6785 2.3039 0.5775 0.5821 0.3546 0.1860
0.0745 29.0 725 0.0685 0.6 0.6720 2.4176 0.6 0.6013 0.3606 0.1750
0.0745 30.0 750 0.0685 0.5925 0.6690 2.2827 0.5925 0.5962 0.3646 0.1750
0.0745 31.0 775 0.0685 0.5825 0.6682 2.2957 0.5825 0.5885 0.3476 0.1771
0.0745 32.0 800 0.0687 0.585 0.6700 2.2669 0.585 0.5914 0.3428 0.1797
0.0745 33.0 825 0.0685 0.59 0.6652 2.3359 0.59 0.5927 0.3429 0.1775
0.0745 34.0 850 0.0686 0.5825 0.6717 2.3900 0.5825 0.5919 0.3453 0.1790
0.0745 35.0 875 0.0685 0.5875 0.6721 2.3131 0.5875 0.5932 0.3579 0.1799
0.0745 36.0 900 0.0686 0.5925 0.6625 2.3435 0.5925 0.6005 0.3441 0.1728
0.0745 37.0 925 0.0685 0.5875 0.6649 2.4475 0.5875 0.5885 0.3550 0.1756
0.0745 38.0 950 0.0685 0.5925 0.6607 2.2842 0.5925 0.5962 0.3410 0.1732
0.0745 39.0 975 0.0685 0.6 0.6605 2.2073 0.6 0.6083 0.3414 0.1708
0.0599 40.0 1000 0.0685 0.575 0.6578 2.3075 0.575 0.5788 0.3341 0.1773
0.0599 41.0 1025 0.0685 0.5975 0.6598 2.1562 0.5975 0.6067 0.3462 0.1685
0.0599 42.0 1050 0.0685 0.5925 0.6592 2.3363 0.5925 0.5999 0.3262 0.1733
0.0599 43.0 1075 0.0683 0.5925 0.6545 2.2970 0.5925 0.5975 0.3413 0.1741
0.0599 44.0 1100 0.0686 0.5975 0.6590 2.2220 0.5975 0.6061 0.3425 0.1698
0.0599 45.0 1125 0.0684 0.585 0.6563 2.2507 0.585 0.5876 0.3214 0.1795
0.0599 46.0 1150 0.0684 0.5975 0.6578 2.2677 0.5975 0.6082 0.3374 0.1712
0.0599 47.0 1175 0.0684 0.5925 0.6531 2.3091 0.5925 0.5974 0.3362 0.1716
0.0599 48.0 1200 0.0685 0.5825 0.6539 2.3803 0.5825 0.5901 0.3098 0.1790
0.0599 49.0 1225 0.0685 0.59 0.6518 2.1855 0.59 0.6001 0.3229 0.1759
0.0599 50.0 1250 0.0685 0.595 0.6513 2.3357 0.595 0.6004 0.3307 0.1711
0.0599 51.0 1275 0.0684 0.59 0.6499 2.3253 0.59 0.5968 0.3298 0.1708
0.0599 52.0 1300 0.0684 0.61 0.6500 2.3352 0.61 0.6196 0.3692 0.1687
0.0599 53.0 1325 0.0685 0.595 0.6518 2.2189 0.595 0.6036 0.3278 0.1735
0.0599 54.0 1350 0.0684 0.6025 0.6501 2.3238 0.6025 0.6114 0.3410 0.1668
0.0599 55.0 1375 0.0684 0.595 0.6479 2.2696 0.595 0.6022 0.3341 0.1719
0.0599 56.0 1400 0.0685 0.595 0.6496 2.3172 0.595 0.6008 0.3239 0.1720
0.0599 57.0 1425 0.0684 0.595 0.6476 2.2983 0.595 0.6023 0.3310 0.1667
0.0599 58.0 1450 0.0684 0.605 0.6483 2.2607 0.605 0.6140 0.3563 0.1660
0.0599 59.0 1475 0.0685 0.5975 0.6491 2.3956 0.5975 0.6091 0.3222 0.1691
0.0576 60.0 1500 0.0685 0.5925 0.6476 2.2049 0.5925 0.6032 0.3240 0.1716
0.0576 61.0 1525 0.0685 0.6 0.6482 2.3095 0.6 0.6068 0.3276 0.1703
0.0576 62.0 1550 0.0685 0.6025 0.6448 2.2755 0.6025 0.6101 0.3303 0.1673
0.0576 63.0 1575 0.0685 0.6 0.6480 2.3857 0.6 0.6078 0.3358 0.1687
0.0576 64.0 1600 0.0685 0.59 0.6465 2.3280 0.59 0.5990 0.3198 0.1705
0.0576 65.0 1625 0.0684 0.605 0.6438 2.3484 0.605 0.6125 0.3346 0.1651
0.0576 66.0 1650 0.0686 0.6 0.6462 2.2443 0.6 0.6084 0.3371 0.1706
0.0576 67.0 1675 0.0685 0.6025 0.6449 2.3717 0.6025 0.6115 0.3317 0.1674
0.0576 68.0 1700 0.0685 0.595 0.6449 2.3396 0.595 0.6003 0.3292 0.1676
0.0576 69.0 1725 0.0686 0.595 0.6460 2.3315 0.595 0.6047 0.3339 0.1683
0.0576 70.0 1750 0.0687 0.5975 0.6480 2.3967 0.5975 0.6070 0.3404 0.1702
0.0576 71.0 1775 0.0686 0.6 0.6456 2.3870 0.6 0.6095 0.3215 0.1689
0.0576 72.0 1800 0.0686 0.59 0.6455 2.3966 0.59 0.5985 0.3273 0.1691
0.0576 73.0 1825 0.0686 0.5875 0.6472 2.3619 0.5875 0.5975 0.3465 0.1711
0.0576 74.0 1850 0.0686 0.595 0.6436 2.4181 0.595 0.6054 0.3183 0.1706
0.0576 75.0 1875 0.0686 0.6 0.6440 2.4160 0.6 0.6077 0.3285 0.1677
0.0576 76.0 1900 0.0687 0.6025 0.6446 2.4184 0.6025 0.6111 0.3408 0.1685
0.0576 77.0 1925 0.0686 0.6025 0.6440 2.4208 0.6025 0.6111 0.3323 0.1670
0.0576 78.0 1950 0.0687 0.5975 0.6438 2.4236 0.5975 0.6063 0.3298 0.1689
0.0576 79.0 1975 0.0687 0.5975 0.6438 2.4521 0.5975 0.6057 0.3328 0.1692
0.0565 80.0 2000 0.0687 0.6 0.6448 2.4213 0.6 0.6088 0.3368 0.1682
0.0565 81.0 2025 0.0688 0.5975 0.6444 2.4257 0.5975 0.6076 0.3179 0.1681
0.0565 82.0 2050 0.0687 0.6 0.6446 2.4225 0.6 0.6102 0.3392 0.1673
0.0565 83.0 2075 0.0687 0.6 0.6437 2.4571 0.6 0.6091 0.3281 0.1681
0.0565 84.0 2100 0.0688 0.595 0.6439 2.4360 0.595 0.6042 0.3256 0.1685
0.0565 85.0 2125 0.0688 0.6 0.6436 2.4396 0.6 0.6104 0.3318 0.1683
0.0565 86.0 2150 0.0688 0.6 0.6434 2.3977 0.6 0.6095 0.3273 0.1675
0.0565 87.0 2175 0.0688 0.595 0.6432 2.4303 0.595 0.6053 0.3146 0.1687
0.0565 88.0 2200 0.0688 0.5975 0.6431 2.4222 0.5975 0.6071 0.3326 0.1686
0.0565 89.0 2225 0.0688 0.6 0.6440 2.4042 0.6 0.6108 0.3303 0.1678
0.0565 90.0 2250 0.0688 0.6 0.6433 2.3998 0.6 0.6096 0.3301 0.1679
0.0565 91.0 2275 0.0689 0.6 0.6434 2.4026 0.6 0.6108 0.3362 0.1680
0.0565 92.0 2300 0.0689 0.5975 0.6435 2.4037 0.5975 0.6083 0.3335 0.1680
0.0565 93.0 2325 0.0689 0.5975 0.6434 2.4060 0.5975 0.6077 0.3344 0.1679
0.0565 94.0 2350 0.0689 0.6 0.6433 2.4024 0.6 0.6106 0.3204 0.1683
0.0565 95.0 2375 0.0689 0.595 0.6432 2.4060 0.595 0.6052 0.3423 0.1684
0.0565 96.0 2400 0.0689 0.6 0.6432 2.4044 0.6 0.6101 0.3404 0.1684
0.0565 97.0 2425 0.0689 0.6 0.6434 2.4042 0.6 0.6101 0.3349 0.1683
0.0565 98.0 2450 0.0689 0.6 0.6432 2.4055 0.6 0.6101 0.3390 0.1684
0.0565 99.0 2475 0.0689 0.6 0.6433 2.4056 0.6 0.6101 0.3393 0.1685
0.056 100.0 2500 0.0689 0.6 0.6433 2.4057 0.6 0.6101 0.3353 0.1685

Framework versions