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cuongdz01
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layoutlm-cord-3

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layoutlm
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layoutlm-cord-3 / README.md
cuongdz01's picture
cuongdz01
End of training
5b394b2
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45.1 kB
metadata
license: mit
base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: layoutlm-cord-3
    results: []

layoutlm-cord-3

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: 0.1551
  • 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
1.0492 2.0 50 0.6552 {'precision': 0.8699186991869918, 'recall': 0.9727272727272728, 'f1': 0.9184549356223175, 'number': 220} {'precision': 0.6, 'recall': 0.3, 'f1': 0.4, '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': 0.823321554770318, 'recall': 0.9282868525896414, 'f1': 0.8726591760299625, 'number': 251} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} {'precision': 0.7363013698630136, 'recall': 0.8739837398373984, 'f1': 0.7992565055762081, 'number': 246} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} {'precision': 0.4, 'recall': 0.12903225806451613, 'f1': 0.1951219512195122, 'number': 31} {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} {'precision': 0.88, 'recall': 0.3283582089552239, 'f1': 0.4782608695652174, 'number': 67} {'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.7724137931034483, 'number': 68} {'precision': 0.6575342465753424, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.7441860465116279, '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': 0.5, 'recall': 0.5172413793103449, 'f1': 0.5084745762711865, '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': 0.7685185185185185, 'recall': 0.8736842105263158, 'f1': 0.8177339901477831, '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': 0.8260869565217391, 'recall': 0.8769230769230769, 'f1': 0.8507462686567164, 'number': 65} {'precision': 0.3387096774193548, 'recall': 0.4883720930232558, 'f1': 0.4, 'number': 43} 0.7539 0.7504 0.7521 0.8206
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