layoutlm_hug
This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlm-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0000
- Company Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}
- Date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
- Immatriculation: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
- Location Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Product Center: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Product Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
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- Time: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
- 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: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 400
Training results
Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Company Name | Date | Immatriculation | Location Number | Product Center | Product Name | Quantity | Receipt Number | Time | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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