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cuongdz01
/
layoutlm-cord-3

Token Classification
Transformers
TensorBoard
Safetensors
layoutlm
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
cuongdz01 commited on
Commit
5b394b2
•
1 Parent(s): 2225d9d

End of training

Browse files
Files changed (8) hide show
  1. README.md +100 -0
  2. logs/events.out.tfevents.1704257378.8b065cc6ab29.26.0 +2 -2
  3. model.safetensors +1 -1
  4. preprocessor_config.json +14 -0
  5. special_tokens_map.json +37 -0
  6. tokenizer.json +0 -0
  7. tokenizer_config.json +79 -0
  8. vocab.txt +0 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,100 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ ---
2
+ license: mit
3
+ base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
4
+ tags:
5
+ - generated_from_trainer
6
+ model-index:
7
+ - name: layoutlm-cord-3
8
+ results: []
9
+ ---
10
+
11
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
12
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
13
+
14
+ # layoutlm-cord-3
15
+
16
+ This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on an unknown dataset.
17
+ It achieves the following results on the evaluation set:
18
+ - Loss: 0.1551
19
+ - Enu.cnt: {'precision': 0.9817351598173516, 'recall': 0.9772727272727273, 'f1': 0.979498861047836, 'number': 220}
20
+ - Enu.discountprice: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 10}
21
+ - Enu.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
22
+ - Enu.itemsubtotal: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
23
+ - Enu.nm: {'precision': 0.972, 'recall': 0.9681274900398407, 'f1': 0.9700598802395209, 'number': 251}
24
+ - Enu.num: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}
25
+ - Enu.price: {'precision': 0.9683794466403162, 'recall': 0.9959349593495935, 'f1': 0.9819639278557115, 'number': 246}
26
+ - Enu.sub.cnt: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9444444444444444, 'number': 17}
27
+ - Enu.sub.nm: {'precision': 0.9375, 'recall': 0.967741935483871, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 31}
28
+ - Enu.sub.price: {'precision': 0.95, 'recall': 0.95, 'f1': 0.9500000000000001, 'number': 20}
29
+ - Enu.unitprice: {'precision': 0.9242424242424242, 'recall': 0.9104477611940298, 'f1': 0.9172932330827067, 'number': 67}
30
+ - Otal.cashprice: {'precision': 0.9538461538461539, 'recall': 0.9117647058823529, 'f1': 0.9323308270676691, 'number': 68}
31
+ - Otal.changeprice: {'precision': 0.9642857142857143, 'recall': 0.9642857142857143, 'f1': 0.9642857142857143, 'number': 56}
32
+ - Otal.creditcardprice: {'precision': 0.7647058823529411, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.787878787878788, 'number': 16}
33
+ - Otal.emoneyprice: {'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}
34
+ - Otal.menuqty Cnt: {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.9333333333333333, 'number': 29}
35
+ - Otal.menutype Cnt: {'precision': 0.8, 'recall': 0.5714285714285714, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 7}
36
+ - Otal.total Etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
37
+ - Otal.total Price: {'precision': 0.9484536082474226, 'recall': 0.968421052631579, 'f1': 0.9583333333333333, 'number': 95}
38
+ - Ub Total.discount Price: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 7}
39
+ - Ub Total.etc: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 9}
40
+ - Ub Total.service Price: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12}
41
+ - Ub Total.subtotal Price: {'precision': 0.9402985074626866, 'recall': 0.9692307692307692, 'f1': 0.9545454545454547, 'number': 65}
42
+ - Ub Total.tax Price: {'precision': 0.9772727272727273, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9885057471264368, 'number': 43}
43
+ - Overall Precision: 0.9560
44
+ - Overall Recall: 0.9560
45
+ - Overall F1: 0.9560
46
+ - Overall Accuracy: 0.9732
47
+
48
+ ## Model description
49
+
50
+ More information needed
51
+
52
+ ## Intended uses & limitations
53
+
54
+ More information needed
55
+
56
+ ## Training and evaluation data
57
+
58
+ More information needed
59
+
60
+ ## Training procedure
61
+
62
+ ### Training hyperparameters
63
+
64
+ The following hyperparameters were used during training:
65
+ - learning_rate: 3e-05
66
+ - train_batch_size: 32
67
+ - eval_batch_size: 16
68
+ - seed: 42
69
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
70
+ - lr_scheduler_type: linear
71
+ - num_epochs: 15
72
+ - mixed_precision_training: Native AMP
73
+
74
+ ### Training results
75
+
76
+ | 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 |
77
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
78
+ | 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 |
79
+ | 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 |
80
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81
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+ "feature_extractor_type": "LayoutLMv2FeatureExtractor",
5
+ "image_processor_type": "LayoutLMv2ImageProcessor",
6
+ "ocr_lang": null,
7
+ "processor_class": "LayoutLMv2Processor",
8
+ "resample": 2,
9
+ "size": {
10
+ "height": 224,
11
+ "width": 224
12
+ },
13
+ "tesseract_config": ""
14
+ }
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1,37 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "cls_token": {
3
+ "content": "[CLS]",
4
+ "lstrip": false,
5
+ "normalized": false,
6
+ "rstrip": false,
7
+ "single_word": false
8
+ },
9
+ "mask_token": {
10
+ "content": "[MASK]",
11
+ "lstrip": false,
12
+ "normalized": false,
13
+ "rstrip": false,
14
+ "single_word": false
15
+ },
16
+ "pad_token": {
17
+ "content": "[PAD]",
18
+ "lstrip": false,
19
+ "normalized": false,
20
+ "rstrip": false,
21
+ "single_word": false
22
+ },
23
+ "sep_token": {
24
+ "content": "[SEP]",
25
+ "lstrip": false,
26
+ "normalized": false,
27
+ "rstrip": false,
28
+ "single_word": false
29
+ },
30
+ "unk_token": {
31
+ "content": "[UNK]",
32
+ "lstrip": false,
33
+ "normalized": false,
34
+ "rstrip": false,
35
+ "single_word": false
36
+ }
37
+ }
tokenizer.json ADDED
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tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1,79 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "added_tokens_decoder": {
3
+ "0": {
4
+ "content": "[PAD]",
5
+ "lstrip": false,
6
+ "normalized": false,
7
+ "rstrip": false,
8
+ "single_word": false,
9
+ "special": true
10
+ },
11
+ "100": {
12
+ "content": "[UNK]",
13
+ "lstrip": false,
14
+ "normalized": false,
15
+ "rstrip": false,
16
+ "single_word": false,
17
+ "special": true
18
+ },
19
+ "101": {
20
+ "content": "[CLS]",
21
+ "lstrip": false,
22
+ "normalized": false,
23
+ "rstrip": false,
24
+ "single_word": false,
25
+ "special": true
26
+ },
27
+ "102": {
28
+ "content": "[SEP]",
29
+ "lstrip": false,
30
+ "normalized": false,
31
+ "rstrip": false,
32
+ "single_word": false,
33
+ "special": true
34
+ },
35
+ "103": {
36
+ "content": "[MASK]",
37
+ "lstrip": false,
38
+ "normalized": false,
39
+ "rstrip": false,
40
+ "single_word": false,
41
+ "special": true
42
+ }
43
+ },
44
+ "additional_special_tokens": [],
45
+ "clean_up_tokenization_spaces": true,
46
+ "cls_token": "[CLS]",
47
+ "cls_token_box": [
48
+ 0,
49
+ 0,
50
+ 0,
51
+ 0
52
+ ],
53
+ "do_basic_tokenize": true,
54
+ "do_lower_case": true,
55
+ "mask_token": "[MASK]",
56
+ "model_max_length": 512,
57
+ "never_split": null,
58
+ "only_label_first_subword": true,
59
+ "pad_token": "[PAD]",
60
+ "pad_token_box": [
61
+ 0,
62
+ 0,
63
+ 0,
64
+ 0
65
+ ],
66
+ "pad_token_label": -100,
67
+ "processor_class": "LayoutLMv2Processor",
68
+ "sep_token": "[SEP]",
69
+ "sep_token_box": [
70
+ 1000,
71
+ 1000,
72
+ 1000,
73
+ 1000
74
+ ],
75
+ "strip_accents": null,
76
+ "tokenize_chinese_chars": true,
77
+ "tokenizer_class": "LayoutLMv2Tokenizer",
78
+ "unk_token": "[UNK]"
79
+ }
vocab.txt ADDED
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