layoutlmv2-base-uncased_finetuned_docvqa

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv2-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: nan

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: 4
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 20

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
0.0	0.22	50	nan
0.0	0.44	100	nan
0.0	0.66	150	nan
0.0	0.88	200	nan
0.0	1.11	250	nan
0.0	1.33	300	nan
0.0	1.55	350	nan
0.0	1.77	400	nan
0.0	1.99	450	nan
0.0	2.21	500	nan
0.0	2.43	550	nan
0.0	2.65	600	nan
0.0	2.88	650	nan
0.0	3.1	700	nan
0.0	3.32	750	nan
0.0	3.54	800	nan
0.0	3.76	850	nan
0.0	3.98	900	nan
0.0	4.2	950	nan
0.0	4.42	1000	nan
0.0	4.65	1050	nan
0.0	4.87	1100	nan
0.0	5.09	1150	nan
0.0	5.31	1200	nan
0.0	5.53	1250	nan
0.0	5.75	1300	nan
0.0	5.97	1350	nan
0.0	6.19	1400	nan
0.0	6.42	1450	nan
0.0	6.64	1500	nan
0.0	6.86	1550	nan
0.0	7.08	1600	nan
0.0	7.3	1650	nan
0.0	7.52	1700	nan
0.0	7.74	1750	nan
0.0	7.96	1800	nan
0.0	8.19	1850	nan
0.0	8.41	1900	nan
0.0	8.63	1950	nan
0.0	8.85	2000	nan
0.0	9.07	2050	nan
0.0	9.29	2100	nan
0.0	9.51	2150	nan
0.0	9.73	2200	nan
0.0	9.96	2250	nan
0.0	10.18	2300	nan
0.0	10.4	2350	nan
0.0	10.62	2400	nan
0.0	10.84	2450	nan
0.0	11.06	2500	nan
0.0	11.28	2550	nan
0.0	11.5	2600	nan
0.0	11.73	2650	nan
0.0	11.95	2700	nan
0.0	12.17	2750	nan
0.0	12.39	2800	nan
0.0	12.61	2850	nan
0.0	12.83	2900	nan
0.0	13.05	2950	nan
0.0	13.27	3000	nan
0.0	13.5	3050	nan
0.0	13.72	3100	nan
0.0	13.94	3150	nan
0.0	14.16	3200	nan
0.0	14.38	3250	nan
0.0	14.6	3300	nan
0.0	14.82	3350	nan
0.0	15.04	3400	nan
0.0	15.27	3450	nan
0.0	15.49	3500	nan
0.0	15.71	3550	nan
0.0	15.93	3600	nan
0.0	16.15	3650	nan
0.0	16.37	3700	nan
0.0	16.59	3750	nan
0.0	16.81	3800	nan
0.0	17.04	3850	nan
0.0	17.26	3900	nan
0.0	17.48	3950	nan
0.0	17.7	4000	nan
0.0	17.92	4050	nan
0.0	18.14	4100	nan
0.0	18.36	4150	nan
0.0	18.58	4200	nan
0.0	18.81	4250	nan
0.0	19.03	4300	nan
0.0	19.25	4350	nan
0.0	19.47	4400	nan
0.0	19.69	4450	nan
0.0	19.91	4500	nan

Framework versions

• Transformers 4.37.0.dev0
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.16.1
• Tokenizers 0.15.0