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8ee02d8 |
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---
license: mit
base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: layoutlm-cord-2
results: []
---
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# layoutlm-cord-2
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: 0.1775
- Enu.cnt: {'precision': 0.981651376146789, 'recall': 0.9727272727272728, 'f1': 0.9771689497716896, 'number': 220}
- Enu.discountprice: {'precision': 0.7, 'recall': 0.7, 'f1': 0.7, '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': 0.918918918918919, 'recall': 0.9482071713147411, 'f1': 0.9333333333333333, 'number': 251}
- Enu.num: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 11}
- Enu.price: {'precision': 0.9606299212598425, 'recall': 0.991869918699187, 'f1': 0.976, 'number': 246}
- Enu.sub.cnt: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 17}
- Enu.sub.nm: {'precision': 0.7027027027027027, 'recall': 0.8387096774193549, 'f1': 0.7647058823529411, 'number': 31}
- Enu.sub.price: {'precision': 0.9473684210526315, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9230769230769231, 'number': 20}
- Enu.unitprice: {'precision': 0.9692307692307692, 'recall': 0.9402985074626866, 'f1': 0.9545454545454547, 'number': 67}
- Otal.cashprice: {'precision': 0.984375, 'recall': 0.9264705882352942, 'f1': 0.9545454545454545, 'number': 68}
- Otal.changeprice: {'precision': 0.9649122807017544, 'recall': 0.9821428571428571, 'f1': 0.9734513274336283, 'number': 56}
- Otal.creditcardprice: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 16}
- Otal.emoneyprice: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 2}
- Otal.menuqty Cnt: {'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.896551724137931, 'f1': 0.8813559322033899, 'number': 29}
- Otal.menutype Cnt: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.5714285714285714, 'f1': 0.6153846153846153, 'number': 7}
- Otal.total Etc: {'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.3333333333333333, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 3}
- Otal.total Price: {'precision': 0.9387755102040817, 'recall': 0.968421052631579, 'f1': 0.9533678756476685, 'number': 95}
- Ub Total.discount Price: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 7}
- Ub Total.etc: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}
- Ub Total.service Price: {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12}
- Ub Total.subtotal Price: {'precision': 0.9393939393939394, 'recall': 0.9538461538461539, 'f1': 0.9465648854961831, 'number': 65}
- Ub Total.tax Price: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 43}
- Overall Precision: 0.9364
- Overall Recall: 0.9444
- Overall F1: 0.9404
- Overall Accuracy: 0.9609
## 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-06
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 50
- 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 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 2.98 | 1.0 | 50 | 2.3672 | {'precision': 0.8323699421965318, 'recall': 0.6545454545454545, 'f1': 0.732824427480916, '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': 0.22123893805309736, 'recall': 0.398406374501992, 'f1': 0.2844950213371266, 'number': 251} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} | {'precision': 0.43343653250773995, 'recall': 0.5691056910569106, 'f1': 0.49209138840070304, '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': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 68} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, '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': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, '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': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | 0.4004 | 0.2968 | 0.3409 | 0.4065 |
| 2.0084 | 2.0 | 100 | 1.5671 | {'precision': 0.7938931297709924, 'recall': 0.9454545454545454, 'f1': 0.8630705394190872, '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': 0.5615384615384615, 'recall': 0.8725099601593626, 'f1': 0.6833073322932918, 'number': 251} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} | {'precision': 0.4724770642201835, 'recall': 0.8373983739837398, 'f1': 0.6041055718475073, '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': 0.22429906542056074, 'recall': 0.35294117647058826, 'f1': 0.2742857142857143, 'number': 68} | {'precision': 0.20408163265306123, 'recall': 0.17857142857142858, 'f1': 0.19047619047619047, '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': 0.2374429223744292, 'recall': 0.5473684210526316, 'f1': 0.33121019108280253, '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': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | 0.4657 | 0.5556 | 0.5067 | 0.6471 |
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### Framework versions
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- Pytorch 2.0.0
- Datasets 2.16.1
- Tokenizers 0.15.0
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