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cord-repo
This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base on the cord dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.2687
- Menu.cnt: {'precision': 0.9864253393665159, 'recall': 0.9688888888888889, 'f1': 0.9775784753363229, 'number': 225}
- Menu.discountprice: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 10}
- Menu.nm: {'precision': 0.9333333333333333, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9388560157790926, 'number': 252}
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- Menu.sub Cnt: {'precision': 0.8095238095238095, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 17}
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- Sub Total.subtotal Price: {'precision': 0.971830985915493, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9857142857142858, 'number': 69}
- Sub Total.tax Price: {'precision': 0.9777777777777777, 'recall': 0.9777777777777777, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 45}
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- Total.total Etc: {'precision': 0.5, 'recall': 0.25, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 4}
- Total.total Price: {'precision': 0.9693877551020408, 'recall': 0.9595959595959596, 'f1': 0.964467005076142, 'number': 99}
- Overall Precision: 0.9487
- Overall Recall: 0.9566
- Overall F1: 0.9526
- Overall Accuracy: 0.9644
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: 5e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- training_steps: 5000
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Menu.cnt | Menu.discountprice | Menu.nm | Menu.num | Menu.price | Menu.sub Cnt | Menu.sub Nm | Menu.sub Price | Menu.unitprice | Sub Total.discount Price | Sub Total.etc | Sub Total.service Price | Sub Total.subtotal Price | Sub Total.tax Price | Total.cashprice | Total.changeprice | Total.creditcardprice | Total.emoneyprice | Total.menuqty Cnt | Total.menutype Cnt | Total.total Etc | Total.total Price | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 0.6774 | 2.0 | 200 | 0.2667 | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 0.9822222222222222, 'f1': 0.9546436285097192, 'number': 225} | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.6, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 10} | {'precision': 0.8812260536398467, 'recall': 0.9126984126984127, 'f1': 0.8966861598440545, 'number': 252} | {'precision': 0.875, 'recall': 0.6363636363636364, 'f1': 0.7368421052631579, 'number': 11} | {'precision': 0.9717741935483871, 'recall': 0.9717741935483871, 'f1': 0.9717741935483871, 'number': 248} | {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 0.7058823529411765, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 17} | {'precision': 0.8148148148148148, 'recall': 0.6875, 'f1': 0.7457627118644067, 'number': 32} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.8, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 20} | {'precision': 0.8918918918918919, 'recall': 0.9705882352941176, 'f1': 0.9295774647887325, 'number': 68} | {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 7} | {'precision': 0.2857142857142857, 'recall': 0.25, 'f1': 0.26666666666666666, 'number': 8} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.7974683544303798, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.8513513513513514, 'number': 69} | {'precision': 0.9545454545454546, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.9438202247191012, 'number': 45} | {'precision': 0.9538461538461539, 'recall': 0.8732394366197183, 'f1': 0.9117647058823529, 'number': 71} | {'precision': 0.9180327868852459, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.9256198347107439, 'number': 60} | {'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 16} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.5, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2} | {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 30} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.8584905660377359, 'recall': 0.9191919191919192, 'f1': 0.8878048780487805, 'number': 99} | 0.8998 | 0.9087 | 0.9042 | 0.9300 |
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