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Yazawa
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lilt_test

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Yazawa
End of training
d87fdd6 verified
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32.8 kB
metadata
license: mit
base_model: SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: lilt_test
    results: []

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}
  • Otalprice: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 82}
  • Rice: {'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8648648648648648, 'number': 16}
  • Roductcode: {'precision': 0.9, 'recall': 0.6923076923076923, 'f1': 0.7826086956521738, 'number': 13}
  • 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

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
  • 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
0.0859 22.22 200 0.1019 {'precision': 0.9878048780487805, 'recall': 0.9759036144578314, 'f1': 0.9818181818181818, 'number': 83} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 82} {'precision': 0.7619047619047619, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8648648648648648, 'number': 16} {'precision': 0.9, 'recall': 0.6923076923076923, 'f1': 0.7826086956521738, 'number': 13} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 35} {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 23} 0.9723 0.9762 0.9743 0.9837
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