File size: 12,549 Bytes
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---
license: mit
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: lilt-en-1k_img
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# lilt-en-1k_img
This model is a fine-tuned version of [SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base](https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.1240
- Able: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20}
- Able caption: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
- Eading: {'precision': 0.1875, 'recall': 0.125, 'f1': 0.15, 'number': 24}
- Ext: {'precision': 0.7962962962962963, 'recall': 0.7962962962962963, 'f1': 0.7962962962962963, 'number': 54}
- Mage: {'precision': 0.5238095238095238, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5866666666666667, 'number': 33}
- Mage caption: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}
- Ub heading: {'precision': 0.5858585858585859, 'recall': 0.7435897435897436, 'f1': 0.655367231638418, 'number': 78}
- Overall Precision: 0.5860
- Overall Recall: 0.5833
- Overall F1: 0.5847
- Overall Accuracy: 0.6767
## 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: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- training_steps: 2500
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Able | Able caption | Eading | Ext | Mage | Mage caption | Ub heading | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 0.8351 | 2.0 | 200 | 1.1577 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.1724137931034483, 'recall': 0.20833333333333334, 'f1': 0.18867924528301888, 'number': 24} | {'precision': 0.7321428571428571, 'recall': 0.7592592592592593, 'f1': 0.7454545454545455, 'number': 54} | {'precision': 0.5238095238095238, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5866666666666667, 'number': 33} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.5662650602409639, 'recall': 0.6025641025641025, 'f1': 0.5838509316770186, 'number': 78} | 0.5476 | 0.5324 | 0.5399 | 0.6567 |
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| 0.4593 | 6.0 | 600 | 1.9964 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.16666666666666666, 'recall': 0.20833333333333334, 'f1': 0.1851851851851852, 'number': 24} | {'precision': 0.7547169811320755, 'recall': 0.7407407407407407, 'f1': 0.7476635514018692, 'number': 54} | {'precision': 0.5238095238095238, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5866666666666667, 'number': 33} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.5641025641025641, 'recall': 0.5641025641025641, 'f1': 0.5641025641025641, 'number': 78} | 0.5441 | 0.5139 | 0.5286 | 0.6467 |
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### Framework versions
- Transformers 4.28.1
- Pytorch 2.0.0+cu117
- Datasets 2.11.0
- Tokenizers 0.13.3
|