lilt_test
This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.1019
- Escription: {'precision': 0.9878048780487805, 'recall': 0.9759036144578314, 'f1': 0.9818181818181818, 'number': 83}
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- Uantity: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 35}
- Uantityunit: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23}
- Overall Precision: 0.9723
- Overall Recall: 0.9762
- Overall F1: 0.9743
- Overall Accuracy: 0.9837
Model description
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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
- distributed_type: multi-GPU
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- training_steps: 10000
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Escription | Otalprice | Rice | Roductcode | Uantity | Uantityunit | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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