File size: 45,113 Bytes
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---
license: mit
base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: layoutlm-cord-3
results: []
---
<!-- 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. -->
# layoutlm-cord-3
This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.1551
- Enu.cnt: {'precision': 0.9817351598173516, 'recall': 0.9772727272727273, 'f1': 0.979498861047836, 'number': 220}
- Enu.discountprice: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 10}
- Enu.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Enu.itemsubtotal: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
- Enu.nm: {'precision': 0.972, 'recall': 0.9681274900398407, 'f1': 0.9700598802395209, 'number': 251}
- Enu.num: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}
- Enu.price: {'precision': 0.9683794466403162, 'recall': 0.9959349593495935, 'f1': 0.9819639278557115, 'number': 246}
- Enu.sub.cnt: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 17}
- Enu.sub.nm: {'precision': 0.9375, 'recall': 0.967741935483871, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 31}
- Enu.sub.price: {'precision': 0.95, 'recall': 0.95, 'f1': 0.9500000000000001, 'number': 20}
- Enu.unitprice: {'precision': 0.9242424242424242, 'recall': 0.9104477611940298, 'f1': 0.9172932330827067, 'number': 67}
- Otal.cashprice: {'precision': 0.9538461538461539, 'recall': 0.9117647058823529, 'f1': 0.9323308270676691, 'number': 68}
- Otal.changeprice: {'precision': 0.9642857142857143, 'recall': 0.9642857142857143, 'f1': 0.9642857142857143, 'number': 56}
- Otal.creditcardprice: {'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.787878787878788, 'number': 16}
- Otal.emoneyprice: {'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}
- Otal.menuqty Cnt: {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.9333333333333333, 'number': 29}
- Otal.menutype Cnt: {'precision': 0.8, 'recall': 0.5714285714285714, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 7}
- Otal.total Etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Otal.total Price: {'precision': 0.9484536082474226, 'recall': 0.968421052631579, 'f1': 0.9583333333333333, 'number': 95}
- Ub Total.discount Price: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 7}
- Ub Total.etc: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}
- Ub Total.service Price: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12}
- Ub Total.subtotal Price: {'precision': 0.9402985074626866, 'recall': 0.9692307692307692, 'f1': 0.9545454545454547, 'number': 65}
- Ub Total.tax Price: {'precision': 0.9772727272727273, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9885057471264368, 'number': 43}
- Overall Precision: 0.9560
- Overall Recall: 0.9560
- Overall F1: 0.9560
- Overall Accuracy: 0.9732
## 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: 32
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 15
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Enu.cnt | Enu.discountprice | Enu.etc | Enu.itemsubtotal | Enu.nm | Enu.num | Enu.price | Enu.sub.cnt | Enu.sub.nm | Enu.sub.price | Enu.unitprice | Otal.cashprice | Otal.changeprice | Otal.creditcardprice | Otal.emoneyprice | Otal.menuqty Cnt | Otal.menutype Cnt | Otal.total Etc | Otal.total Price | Ub Total.discount Price | Ub Total.etc | Ub Total.service Price | Ub Total.subtotal Price | Ub Total.tax Price | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 2.2284 | 1.0 | 25 | 1.3305 | {'precision': 0.7640449438202247, 'recall': 0.9272727272727272, 'f1': 0.8377823408624229, 'number': 220} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.6494252873563219, 'recall': 0.900398406374502, 'f1': 0.7545909849749582, 'number': 251} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} | {'precision': 0.5171503957783641, 'recall': 0.7967479674796748, 'f1': 0.6272, 'number': 246} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 67} | {'precision': 0.25, 'recall': 0.4117647058823529, 'f1': 0.3111111111111111, 'number': 68} | {'precision': 0.11428571428571428, 'recall': 0.14285714285714285, 'f1': 0.12698412698412698, 'number': 56} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.2978723404255319, 'recall': 0.5894736842105263, 'f1': 0.3957597173144876, 'number': 95} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12} | {'precision': 0.047619047619047616, 'recall': 0.046153846153846156, 'f1': 0.046875, 'number': 65} | {'precision': 0.08450704225352113, 'recall': 0.13953488372093023, 'f1': 0.10526315789473684, 'number': 43} | 0.4802 | 0.5618 | 0.5178 | 0.6786 |
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