EElayoutlmv3_jordyvl_rvl_cdip_100_examples_per_class_2023-07-06_g040

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 1.1088
• Accuracy: 0.715
• Exit 0 Accuracy: 0.1175
• Exit 1 Accuracy: 0.1575
• Exit 2 Accuracy: 0.3075
• Exit 3 Accuracy: 0.32
• Exit 4 Accuracy: 0.0675

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: 2e-05
• train_batch_size: 12
• eval_batch_size: 4
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 24
• total_train_batch_size: 288
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• num_epochs: 60

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Exit 0 Accuracy	Exit 1 Accuracy	Exit 2 Accuracy	Exit 3 Accuracy	Exit 4 Accuracy
No log	0.72	2	2.7601	0.11	0.0825	0.0675	0.0875	0.0625	0.0625
No log	1.72	4	2.7329	0.115	0.07	0.065	0.115	0.0625	0.0625
No log	2.72	6	2.6953	0.135	0.075	0.06	0.12	0.0625	0.0625
No log	3.72	8	2.6612	0.165	0.08	0.055	0.1225	0.0625	0.0625
No log	4.72	10	2.6176	0.1925	0.0875	0.0575	0.1175	0.0625	0.0625
No log	5.72	12	2.5681	0.2125	0.09	0.08	0.1225	0.0625	0.0625
No log	6.72	14	2.5380	0.2125	0.095	0.08	0.125	0.0625	0.0625
No log	7.72	16	2.5137	0.2275	0.095	0.09	0.125	0.0625	0.0625
No log	8.72	18	2.4662	0.2775	0.095	0.0975	0.125	0.0625	0.0625
No log	9.72	20	2.4192	0.3	0.0925	0.105	0.1275	0.0625	0.0625
No log	10.72	22	2.3755	0.3075	0.095	0.1225	0.135	0.0625	0.0625
No log	11.72	24	2.3290	0.3225	0.0975	0.1175	0.125	0.0625	0.0625
No log	12.72	26	2.2739	0.3375	0.1	0.115	0.125	0.0625	0.0625
No log	13.72	28	2.2219	0.3525	0.0975	0.125	0.13	0.065	0.0625
No log	14.72	30	2.1835	0.3525	0.1	0.125	0.1475	0.065	0.0625
No log	15.72	32	2.1610	0.3725	0.1025	0.1275	0.155	0.0675	0.0625
No log	16.72	34	2.1139	0.39	0.1025	0.135	0.1675	0.07	0.0625
No log	17.72	36	2.0748	0.405	0.1	0.1375	0.185	0.0725	0.0625
No log	18.72	38	2.0145	0.4225	0.1025	0.14	0.1875	0.0725	0.0625
No log	19.72	40	1.9595	0.4475	0.1025	0.145	0.185	0.0725	0.0625
No log	20.72	42	1.9077	0.4875	0.1025	0.1425	0.18	0.085	0.0625
No log	21.72	44	1.8328	0.52	0.1025	0.145	0.185	0.11	0.0625
No log	22.72	46	1.7703	0.555	0.105	0.1425	0.185	0.1125	0.0625
No log	23.72	48	1.7462	0.565	0.11	0.1425	0.2025	0.11	0.0625
No log	24.72	50	1.6894	0.5625	0.1125	0.14	0.205	0.12	0.0625
No log	25.72	52	1.6273	0.585	0.1125	0.1475	0.205	0.1225	0.0625
No log	26.72	54	1.5894	0.5875	0.115	0.1475	0.21	0.1325	0.0625
No log	27.72	56	1.5567	0.605	0.115	0.1475	0.21	0.13	0.0625
No log	28.72	58	1.5013	0.6225	0.115	0.1475	0.215	0.135	0.0625
No log	29.72	60	1.4588	0.64	0.115	0.15	0.2175	0.145	0.0625
No log	30.72	62	1.4424	0.6425	0.115	0.15	0.23	0.145	0.065
No log	31.72	64	1.4074	0.65	0.115	0.1475	0.245	0.1475	0.065
No log	32.72	66	1.3663	0.6675	0.115	0.1475	0.2475	0.17	0.065
No log	33.72	68	1.3465	0.67	0.1175	0.1475	0.26	0.17	0.065
No log	34.72	70	1.3363	0.6675	0.115	0.15	0.265	0.18	0.065
No log	35.72	72	1.3183	0.67	0.1175	0.15	0.2725	0.185	0.0625
No log	36.72	74	1.2789	0.7025	0.1175	0.1525	0.2725	0.195	0.0625
No log	37.72	76	1.2625	0.7025	0.12	0.1525	0.2725	0.22	0.065
No log	38.72	78	1.2645	0.6875	0.12	0.1525	0.2725	0.2325	0.065
No log	39.72	80	1.2384	0.695	0.1225	0.1525	0.275	0.24	0.065
No log	40.72	82	1.2138	0.7075	0.1225	0.1525	0.29	0.2475	0.065
No log	41.72	84	1.2041	0.6975	0.12	0.1525	0.29	0.2475	0.065
No log	42.72	86	1.1907	0.7075	0.1175	0.1525	0.29	0.2575	0.0625
No log	43.72	88	1.1784	0.7075	0.1175	0.1525	0.2925	0.2675	0.0625
No log	44.72	90	1.1678	0.715	0.1175	0.1525	0.2925	0.2875	0.0625
No log	45.72	92	1.1662	0.715	0.1175	0.155	0.295	0.285	0.0625
No log	46.72	94	1.1568	0.715	0.1175	0.155	0.295	0.2925	0.0625
No log	47.72	96	1.1497	0.715	0.1175	0.155	0.3	0.3	0.0625
No log	48.72	98	1.1456	0.715	0.1175	0.1575	0.3	0.3025	0.065
No log	49.72	100	1.1406	0.7125	0.1175	0.1575	0.2975	0.305	0.0675
No log	50.72	102	1.1333	0.72	0.1175	0.1575	0.2975	0.305	0.0675
No log	51.72	104	1.1242	0.7175	0.1175	0.1575	0.2975	0.3125	0.0675
No log	52.72	106	1.1197	0.7125	0.1175	0.1575	0.2975	0.3125	0.0675
No log	53.72	108	1.1161	0.715	0.1175	0.1575	0.3	0.3125	0.0675
No log	54.72	110	1.1114	0.715	0.1175	0.1575	0.3075	0.3125	0.0675
No log	55.72	112	1.1096	0.715	0.1175	0.1575	0.315	0.32	0.0675
No log	56.72	114	1.1084	0.715	0.1175	0.1575	0.3125	0.32	0.0675
No log	57.72	116	1.1085	0.715	0.1175	0.1575	0.3075	0.32	0.0675
No log	58.72	118	1.1089	0.7125	0.1175	0.1575	0.3075	0.32	0.0675
No log	59.72	120	1.1088	0.715	0.1175	0.1575	0.3075	0.32	0.0675

Framework versions

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.13.1.post200
• Datasets 2.9.0
• Tokenizers 0.13.2