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tags: |
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- generated_from_trainer |
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model-index: |
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- name: layoutlm-synthchecking |
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results: [] |
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
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# layoutlm-synthchecking |
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This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-large-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-large-uncased) on the None dataset. |
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It achieves the following results on the evaluation set: |
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- Loss: 0.0000 |
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- 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 |
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- Overall Recall: 1.0 |
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- Overall F1: 1.0 |
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- Overall Accuracy: 1.0 |
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## Model description |
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More information needed |
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## Intended uses & limitations |
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More information needed |
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## Training and evaluation data |
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More information needed |
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## Training procedure |
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### Training hyperparameters |
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The following hyperparameters were used during training: |
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- learning_rate: 3e-05 |
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- train_batch_size: 4 |
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- eval_batch_size: 2 |
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- seed: 42 |
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- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 |
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- lr_scheduler_type: linear |
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- num_epochs: 30 |
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- mixed_precision_training: Native AMP |
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### Training results |
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| 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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|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:| |
|
| 0.3085 | 1.0 | 70 | 0.0003 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0005 | 2.0 | 140 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0016 | 3.0 | 210 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0007 | 4.0 | 280 | 0.0001 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0032 | 5.0 | 350 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0001 | 6.0 | 420 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0001 | 7.0 | 490 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0001 | 8.0 | 560 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0001 | 9.0 | 630 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0001 | 10.0 | 700 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0 | 11.0 | 770 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
| 0.0 | 12.0 | 840 | 0.0000 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 70} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 | |
|
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|
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|
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### Framework versions |
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- Datasets 2.10.1 |
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- Tokenizers 0.13.2 |
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