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44dcb01 |
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---
license: mit
base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: layoutlm-cord-1
results: []
---
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# layoutlm-cord-1
This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.5687
- Enu.cnt: {'precision': 0.8530612244897959, 'recall': 0.95, 'f1': 0.8989247311827957, 'number': 220}
- Enu.discountprice: {'precision': 0.5, 'recall': 0.3, 'f1': 0.37499999999999994, 'number': 10}
- Enu.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Enu.itemsubtotal: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
- Enu.nm: {'precision': 0.8146853146853147, 'recall': 0.9282868525896414, 'f1': 0.8677839851024208, 'number': 251}
- Enu.num: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}
- Enu.price: {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.983739837398374, 'f1': 0.9097744360902256, 'number': 246}
- Enu.sub.cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}
- Enu.sub.nm: {'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.12903225806451613, 'f1': 0.19047619047619047, 'number': 31}
- Enu.sub.price: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20}
- Enu.unitprice: {'precision': 0.8928571428571429, 'recall': 0.746268656716418, 'f1': 0.8130081300813009, 'number': 67}
- Otal.cashprice: {'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 68}
- Otal.changeprice: {'precision': 0.7833333333333333, 'recall': 0.8392857142857143, 'f1': 0.8103448275862069, 'number': 56}
- Otal.creditcardprice: {'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.25, 'f1': 0.2962962962962963, 'number': 16}
- Otal.emoneyprice: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
- Otal.menuqty Cnt: {'precision': 0.64, 'recall': 0.5517241379310345, 'f1': 0.5925925925925927, 'number': 29}
- Otal.menutype Cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
- Otal.total Etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Otal.total Price: {'precision': 0.8155339805825242, 'recall': 0.8842105263157894, 'f1': 0.8484848484848484, 'number': 95}
- Ub Total.discount Price: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
- Ub Total.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}
- Ub Total.service Price: {'precision': 0.6, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5454545454545454, 'number': 12}
- Ub Total.subtotal Price: {'precision': 0.7971014492753623, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8208955223880597, 'number': 65}
- Ub Total.tax Price: {'precision': 0.4426229508196721, 'recall': 0.627906976744186, 'f1': 0.5192307692307692, 'number': 43}
- Overall Precision: 0.7939
- Overall Recall: 0.8006
- Overall F1: 0.7972
- Overall Accuracy: 0.8516
## 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: 1e-06
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 50
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Enu.cnt | Enu.discountprice | Enu.etc | Enu.itemsubtotal | Enu.nm | Enu.num | Enu.price | Enu.sub.cnt | Enu.sub.nm | Enu.sub.price | Enu.sub.unitprice | Enu.unitprice | Oid Menu.nm | Oid Menu.price | Otal.cashprice | Otal.changeprice | Otal.creditcardprice | Otal.emoneyprice | Otal.menuqty Cnt | Otal.menutype Cnt | Otal.total Etc | Otal.total Price | Ub Total.discount Price | Ub Total.etc | Ub Total.othersvc Price | Ub Total.service Price | Ub Total.subtotal Price | Ub Total.tax Price | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
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