File size: 52,427 Bytes
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---
base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: layoutlm-funsd
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
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# layoutlm-funsd
This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0012
- Number-a: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Number-q: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Of-destination: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Of-loading: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Tin: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}
- 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: 20
- eval_batch_size: 10
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 100
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Number-a | Number-q | Of-destination | Of-loading | Tin | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 1.7677 | 1.0 | 1 | 1.7683 | {'precision': 0.03125, 'recall': 1.0, 'f1': 0.06060606060606061, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0062 | 0.0952 | 0.0116 | 0.1907 |
| 1.7609 | 2.0 | 2 | 1.7683 | {'precision': 0.03125, 'recall': 1.0, 'f1': 0.06060606060606061, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0062 | 0.0952 | 0.0116 | 0.1907 |
| 1.7662 | 3.0 | 3 | 1.7683 | {'precision': 0.03125, 'recall': 1.0, 'f1': 0.06060606060606061, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0062 | 0.0952 | 0.0116 | 0.1907 |
| 1.7648 | 4.0 | 4 | 1.4364 | {'precision': 0.17391304347826086, 'recall': 1.0, 'f1': 0.29629629629629634, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0237 | 0.0952 | 0.0379 | 0.8008 |
| 1.4398 | 5.0 | 5 | 1.1489 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9450 |
| 1.1611 | 6.0 | 6 | 0.8921 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9526 |
| 0.8978 | 7.0 | 7 | 0.6636 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9526 |
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| 0.3298 | 10.0 | 10 | 0.2445 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9526 |
| 0.2568 | 11.0 | 11 | 0.2135 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9526 |
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