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_kd_CEKD_t5.0_a0.7

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 3.1863 0.105 0.9328 15.2391 0.1050 0.1096 0.1551 0.8788
No log 2.0 50 2.4570 0.395 0.7500 9.2532 0.395 0.3662 0.1883 0.3593
No log 3.0 75 1.9474 0.51 0.6157 5.2483 0.51 0.4950 0.1693 0.2362
No log 4.0 100 1.8038 0.5375 0.5910 4.7704 0.5375 0.5412 0.1672 0.2240
No log 5.0 125 1.7706 0.5425 0.6043 4.4142 0.5425 0.5313 0.1961 0.2262
No log 6.0 150 1.6182 0.58 0.5399 3.8940 0.58 0.5814 0.1548 0.1768
No log 7.0 175 1.6199 0.6025 0.5494 3.7722 0.6025 0.6047 0.1571 0.1815
No log 8.0 200 1.6354 0.585 0.5620 4.3106 0.585 0.5782 0.2067 0.1958
No log 9.0 225 1.8421 0.555 0.6076 5.4885 0.555 0.5516 0.1995 0.2339
No log 10.0 250 1.8780 0.545 0.6302 5.0672 0.545 0.5457 0.2036 0.2356
No log 11.0 275 1.4752 0.59 0.5450 3.4210 0.59 0.5985 0.1751 0.1817
No log 12.0 300 1.4825 0.615 0.5332 3.3838 0.615 0.6180 0.1764 0.1727
No log 13.0 325 1.4550 0.6325 0.5238 3.3565 0.6325 0.6264 0.1702 0.1607
No log 14.0 350 1.4558 0.6025 0.5424 3.2294 0.6025 0.6060 0.1850 0.1709
No log 15.0 375 1.4164 0.6225 0.5239 3.4651 0.6225 0.6149 0.1797 0.1727
No log 16.0 400 1.4977 0.5975 0.5490 4.1918 0.5975 0.5901 0.1918 0.1761
No log 17.0 425 1.4744 0.605 0.5490 3.7221 0.605 0.5971 0.1955 0.1752
No log 18.0 450 1.5371 0.6225 0.5563 3.9267 0.6225 0.6194 0.1946 0.1713
No log 19.0 475 1.3703 0.61 0.5230 2.9363 0.61 0.6115 0.1808 0.1606
0.6508 20.0 500 1.3942 0.625 0.5353 3.7288 0.625 0.6218 0.1949 0.1549
0.6508 21.0 525 1.3539 0.62 0.5281 3.2632 0.62 0.6256 0.2058 0.1554
0.6508 22.0 550 1.3411 0.6525 0.5040 3.4382 0.6525 0.6462 0.1740 0.1522
0.6508 23.0 575 1.3133 0.62 0.5073 3.1716 0.62 0.6213 0.1804 0.1497
0.6508 24.0 600 1.4132 0.6275 0.5343 3.4836 0.6275 0.6311 0.1808 0.1635
0.6508 25.0 625 1.4322 0.6275 0.5464 2.9913 0.6275 0.6374 0.1949 0.1747
0.6508 26.0 650 1.4199 0.615 0.5482 3.2476 0.615 0.6183 0.1977 0.1705
0.6508 27.0 675 1.3493 0.6275 0.5250 3.5747 0.6275 0.6239 0.2046 0.1518
0.6508 28.0 700 1.2954 0.635 0.5078 3.0855 0.635 0.6355 0.1787 0.1475
0.6508 29.0 725 1.3715 0.6375 0.5270 3.3421 0.6375 0.6254 0.1888 0.1591
0.6508 30.0 750 1.3038 0.645 0.5160 3.2790 0.645 0.6443 0.1859 0.1543
0.6508 31.0 775 1.3311 0.6375 0.5259 3.0953 0.6375 0.6364 0.1899 0.1593
0.6508 32.0 800 1.2487 0.6375 0.4942 2.9030 0.6375 0.6406 0.1822 0.1424
0.6508 33.0 825 1.2838 0.645 0.5096 2.8108 0.645 0.6448 0.1845 0.1532
0.6508 34.0 850 1.2788 0.6525 0.5103 2.8377 0.6525 0.6524 0.2013 0.1505
0.6508 35.0 875 1.2478 0.6425 0.5011 2.6533 0.6425 0.6432 0.1735 0.1435
0.6508 36.0 900 1.2420 0.6375 0.5030 2.5071 0.6375 0.6399 0.1853 0.1461
0.6508 37.0 925 1.2406 0.6375 0.4992 2.5840 0.6375 0.6391 0.1795 0.1456
0.6508 38.0 950 1.2493 0.645 0.5035 2.5959 0.645 0.6463 0.1905 0.1461
0.6508 39.0 975 1.2446 0.6425 0.5029 2.6545 0.6425 0.6441 0.1943 0.1445
0.0591 40.0 1000 1.2471 0.6525 0.5005 2.5163 0.6525 0.6529 0.1830 0.1460
0.0591 41.0 1025 1.2420 0.635 0.5009 2.5884 0.635 0.6371 0.1842 0.1448
0.0591 42.0 1050 1.2471 0.6475 0.5016 2.6730 0.6475 0.6476 0.1905 0.1463
0.0591 43.0 1075 1.2452 0.635 0.5036 2.5784 0.635 0.6373 0.1786 0.1466
0.0591 44.0 1100 1.2404 0.6475 0.4999 2.5804 0.6475 0.6468 0.1757 0.1448
0.0591 45.0 1125 1.2443 0.64 0.5025 2.5843 0.64 0.6425 0.1852 0.1457
0.0591 46.0 1150 1.2429 0.6425 0.5001 2.5071 0.6425 0.6441 0.1886 0.1454
0.0591 47.0 1175 1.2450 0.645 0.5028 2.5860 0.645 0.6460 0.1957 0.1453
0.0591 48.0 1200 1.2391 0.6375 0.4993 2.6594 0.6375 0.6379 0.1802 0.1456
0.0591 49.0 1225 1.2421 0.6425 0.5006 2.5857 0.6425 0.6428 0.1933 0.1450
0.0591 50.0 1250 1.2413 0.6425 0.5007 2.6657 0.6425 0.6432 0.1861 0.1455
0.0591 51.0 1275 1.2399 0.645 0.4995 2.5804 0.645 0.6469 0.1949 0.1448
0.0591 52.0 1300 1.2425 0.645 0.5013 2.5908 0.645 0.6442 0.1766 0.1448
0.0591 53.0 1325 1.2407 0.64 0.5006 2.5801 0.64 0.6415 0.1818 0.1458
0.0591 54.0 1350 1.2402 0.6425 0.5004 2.6583 0.6425 0.6451 0.1967 0.1452
0.0591 55.0 1375 1.2394 0.645 0.5000 2.5852 0.645 0.6464 0.1829 0.1446
0.0591 56.0 1400 1.2391 0.6425 0.4999 2.5903 0.6425 0.6444 0.1902 0.1449
0.0591 57.0 1425 1.2384 0.6475 0.4994 2.5864 0.6475 0.6483 0.1935 0.1446
0.0591 58.0 1450 1.2409 0.6425 0.5007 2.5842 0.6425 0.6450 0.1868 0.1451
0.0591 59.0 1475 1.2389 0.6425 0.4999 2.5848 0.6425 0.6444 0.1845 0.1447
0.0363 60.0 1500 1.2391 0.6425 0.4998 2.6608 0.6425 0.6443 0.1823 0.1449
0.0363 61.0 1525 1.2393 0.6475 0.5002 2.6602 0.6475 0.6484 0.1966 0.1446
0.0363 62.0 1550 1.2385 0.6425 0.4994 2.5912 0.6425 0.6427 0.1932 0.1448
0.0363 63.0 1575 1.2396 0.6425 0.5003 2.6605 0.6425 0.6444 0.1909 0.1450
0.0363 64.0 1600 1.2388 0.6425 0.4996 2.6609 0.6425 0.6443 0.1862 0.1449
0.0363 65.0 1625 1.2387 0.645 0.5000 2.6604 0.645 0.6465 0.1826 0.1446
0.0363 66.0 1650 1.2390 0.645 0.4998 2.5910 0.645 0.6464 0.1868 0.1447
0.0363 67.0 1675 1.2388 0.6425 0.4999 2.6605 0.6425 0.6444 0.1803 0.1448
0.0363 68.0 1700 1.2387 0.6425 0.4996 2.6608 0.6425 0.6444 0.1845 0.1448
0.0363 69.0 1725 1.2388 0.6475 0.4999 2.6597 0.6475 0.6484 0.1878 0.1445
0.0363 70.0 1750 1.2387 0.645 0.4997 2.6601 0.645 0.6465 0.1870 0.1448
0.0363 71.0 1775 1.2382 0.6425 0.4996 2.6606 0.6425 0.6444 0.1954 0.1448
0.0363 72.0 1800 1.2387 0.645 0.4998 2.6595 0.645 0.6465 0.1866 0.1447
0.0363 73.0 1825 1.2381 0.645 0.4996 2.6602 0.645 0.6464 0.1838 0.1446
0.0363 74.0 1850 1.2384 0.6425 0.4996 2.6605 0.6425 0.6444 0.1908 0.1449
0.0363 75.0 1875 1.2384 0.6425 0.4997 2.6601 0.6425 0.6443 0.1876 0.1449
0.0363 76.0 1900 1.2383 0.645 0.4996 2.6602 0.645 0.6464 0.1881 0.1447
0.0363 77.0 1925 1.2383 0.645 0.4997 2.6601 0.645 0.6464 0.1851 0.1447
0.0363 78.0 1950 1.2382 0.6425 0.4996 2.6601 0.6425 0.6443 0.1882 0.1448
0.0363 79.0 1975 1.2381 0.645 0.4996 2.6600 0.645 0.6464 0.1854 0.1447
0.036 80.0 2000 1.2381 0.6425 0.4996 2.6603 0.6425 0.6443 0.1882 0.1448
0.036 81.0 2025 1.2382 0.645 0.4996 2.6601 0.645 0.6464 0.1854 0.1447
0.036 82.0 2050 1.2380 0.6425 0.4996 2.6601 0.6425 0.6443 0.1942 0.1448
0.036 83.0 2075 1.2380 0.645 0.4996 2.6602 0.645 0.6464 0.1884 0.1447
0.036 84.0 2100 1.2379 0.645 0.4995 2.6601 0.645 0.6464 0.1849 0.1447
0.036 85.0 2125 1.2380 0.6425 0.4996 2.6600 0.6425 0.6443 0.1895 0.1449
0.036 86.0 2150 1.2381 0.645 0.4996 2.6601 0.645 0.6464 0.1870 0.1447
0.036 87.0 2175 1.2379 0.6425 0.4995 2.6601 0.6425 0.6443 0.1925 0.1449
0.036 88.0 2200 1.2379 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1900 0.1447
0.036 89.0 2225 1.2379 0.645 0.4995 2.6601 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 90.0 2250 1.2379 0.645 0.4995 2.6599 0.645 0.6464 0.1900 0.1447
0.036 91.0 2275 1.2378 0.6425 0.4995 2.6600 0.6425 0.6443 0.1875 0.1448
0.036 92.0 2300 1.2379 0.645 0.4996 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 93.0 2325 1.2379 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 94.0 2350 1.2378 0.645 0.4995 2.6599 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 95.0 2375 1.2378 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 96.0 2400 1.2378 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 97.0 2425 1.2378 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 98.0 2450 1.2378 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 99.0 2475 1.2378 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447
0.036 100.0 2500 1.2378 0.645 0.4995 2.6600 0.645 0.6464 0.1850 0.1447

Framework versions