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tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: layoutlm-synthchecking
results: []
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# layoutlm-synthchecking
This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-large-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-large-uncased) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0000
- Ank Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Ank Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Ayee Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Ayee Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Icr: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Mount: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70}
- Overall Precision: 1.0
- Overall Recall: 1.0
- Overall F1: 1.0
- Overall Accuracy: 1.0
## 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: 4
- eval_batch_size: 2
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 30
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ank Address | Ank Name | Ayee Address | Ayee Name | Icr | Mount | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
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### Framework versions
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