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mini1013
/
master_cate_bt5_test_flat_top_cate

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
master_cate_bt5_test_flat_top_cate / README.md
mini1013's picture
mini1013
Push model using huggingface_hub.
55281b3 verified
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|
raw
history blame
31.3 kB
metadata
base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
  - accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
  - setfit
  - sentence-transformers
  - text-classification
  - generated_from_setfit_trainer
widget:
  - text: >-
      설화수 퍼펙팅 쿠션 에어셀 퍼프 6매 설화수 에어셀 퍼프 6매 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 >
      화장품파우치/정리함 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함
  - text: >-
      Tweezerman 홀리그래픽 마이크로 미니 족집게 세트 (4284-R) Winter Frost
      (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>기타페이스소품 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 >
      기타페이스소품
  - text: >-
      타투 스티커 현아 마스크 꾸미기 데코 판박이 1장상사맨 3타투스티커-스마일 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품
      > 헤나/타투 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 헤나/타투
  - text: >-
      비레디 페이스 피팅 브러쉬 포 히어로즈 MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket >
      뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB
  - text: >-
      더툴랩 믹싱 아크릴 팔레트  LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함 LotteOn > 뷰티
      > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 화장품파우치/정리함
inference: true
model-index:
  - name: SetFit with mini1013/master_domain
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
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          name: Unknown
          type: unknown
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          - type: accuracy
            value: 0.736949846468782
            name: Accuracy

SetFit with mini1013/master_domain

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

  1. Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
  2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Sources

Model Labels

Label Examples
7
  • '모델링팩 제조 셀프 피부관리 용품 세트 스파츌러 할로윈분장 미용기구 분홍색 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>베이스 메이크업 세트 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 베이스 메이크업 세트'
  • '조단앤쥬디 플랫 탑 배큐엄 로션 보틀 펌핑용기 TR012 Blue 30ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>용기/거울/기타소품>화장품용기 Coupang > 뷰티 > 뷰티소품 > 용기/거울/기타소품 > 화장품용기'
  • '프레스식 클렌징 리무버 토너 공병 150ml 혼합색상 × 5개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>용기/거울/기타소품>화장품용기 Coupang > 뷰티 > 뷰티소품 > 용기/거울/기타소품 > 화장품용기'
3
  • '아리따움 아이돌 래쉬 프리미엄 22호러블리아이 (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>아이소품>속눈썹/속눈썹펌제 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 아이소품 > 속눈썹/속눈썹펌제'
  • '시세이도 아이래쉬 213 전체 뷰러 시세이도 뷰러 214 고무리필 x 3개 홈>💡 신상품;홈>전체상품;(#M)홈>💡신상품 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 아이소품 > 뷰러'
  • '슈에무라 뷰러 아이래쉬컬러 N 전체뷰러 (#M)화장품/미용>뷰티소품>아이소품>뷰러 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 아이소품 > 뷰러'
6
  • '프리미엄 샴푸 브러쉬 1입_P085124958 옵션/라보에이치 프리미엄 샴푸 브러쉬 1입 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 헤어메이크업 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 헤어메이크업'
  • '모로칸오일 세라믹 볼륨 헤어 드라이 브러쉬 롤빗 5종 모로칸오일브러쉬 45mm LotteOn > 뷰티 > 뷰티소품 > 헤어소품 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 헤어소품 > 빗/헤어브러쉬'
  • '필리밀리 포니 훅 헤어세트 리본_시크핑크데님블루 포니 훅 세트(리본_시크핑크) (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>립 메이크업>립메이크업세트 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립메이크업세트'
0
  • '천연 자초 립밤 만들기 키트 diy 향 선택(8개) 사과+에탄올20ml (#M)홈>비누&립밤&세제 만들기>만들기키트 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립케어'
5
  • '메디플라워 메이크 셀프 패드 리필 130매x2박스(총260매) 화장솜 각질패드 닥토패드 (#M)11st>뷰티소품>화장솜>화장솜 11st > 뷰티 > 뷰티소품 > 화장솜'
  • '라네즈 네오 쿠션 매트or글로우 퍼프 6개 매트 퍼프 (#M)홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>퍼프 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 퍼프'
  • '벨로즈 MTS 롤러 더마 페이스 헤어 두피 얼굴 마사지 홈케어 스테인레스 일반형 0.2mm 티타늄_한달패키지(EGF10ppm+롤러2개+에탄올)_0.3mm 홈>화장품/미용>뷰티소품>페이스소품>마사지도구;홈>MTS 도구;홈>전체상품;(#M)홈>MTS Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 마사지도구'
1
  • '투쿨포스쿨 아트클래스 비건 멀티 컨투어 브러쉬 비건 멀티 컨투어 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 쉐딩/컨투어링 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 쉐딩/컨투어링'
  • '그림자쉐딩 02 코 브러쉬 (#M)뷰티>화장품/향수>미용소품>퍼프/스폰지/브러쉬 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 선케어 > 선크림/선로션'
  • '정샘물 마스터클래스 아이섀도우 L 브러쉬+물크림 라이트 마스크 3매 마스터클래스 아이섀도우 L 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬'
2
  • '에뛰드 마이뷰티툴 효녀손 바디브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티소품 > 페이스소품 > 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티소품 > 액세서리/소모품/기타'
  • '웰라 SP 1000ml 샴푸 전용 펌프 (색상랜덤) (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 AD > traverse > Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸 > 비듬샴푸'
  • '필리밀리 바디브러시 2종 선인장모 바디브러시 (스트롱) (#M)홈>미용소품>기타소품>클렌징준비도구 OLIVEYOUNG > 미용소품 > 기타소품 > 전체'
4
  • '5초눈썹타투스티커5초11쌍 눈썹문신스티커 눈썹타투 눈썹 E11 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 메이크업소품 > 브러쉬'
  • '태틀리 타투 스티커 유칼립투스 씨네레아 × 2개 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 바디소품 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 바디소품'
  • 'wjx니들 타투니들 카트리지 엔코 타투용품 반영구 smp 재료 라운드매그넘_1023 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 뷰티소품 > 타투'

Evaluation

Metrics

Label Accuracy
all 0.7369

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bt5_test_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("비레디 페이스 피팅 브러쉬 포 히어로즈 MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 12 20.6963 66
Label Training Sample Count
0 1
1 50
2 48
3 50
4 50
5 50
6 50
7 50

Training Hyperparameters

  • batch_size: (64, 64)
  • num_epochs: (30, 30)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • num_iterations: 100
  • body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
  • head_learning_rate: 0.01
  • loss: CosineSimilarityLoss
  • distance_metric: cosine_distance
  • margin: 0.25
  • end_to_end: False
  • use_amp: False
  • warmup_proportion: 0.1
  • l2_weight: 0.01
  • seed: 42
  • eval_max_steps: -1
  • load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch Step Training Loss Validation Loss
0.0018 1 0.4261 -
0.0916 50 0.4493 -
0.1832 100 0.4428 -
0.2747 150 0.4252 -
0.3663 200 0.3948 -
0.4579 250 0.361 -
0.5495 300 0.3209 -
0.6410 350 0.2692 -
0.7326 400 0.2629 -
0.8242 450 0.2437 -
0.9158 500 0.2383 -
1.0073 550 0.2352 -
1.0989 600 0.2306 -
1.1905 650 0.2165 -
1.2821 700 0.2081 -
1.3736 750 0.1861 -
1.4652 800 0.1676 -
1.5568 850 0.1363 -
1.6484 900 0.112 -
1.7399 950 0.1005 -
1.8315 1000 0.0779 -
1.9231 1050 0.0613 -
2.0147 1100 0.0392 -
2.1062 1150 0.0267 -
2.1978 1200 0.0213 -
2.2894 1250 0.0189 -
2.3810 1300 0.0174 -
2.4725 1350 0.0135 -
2.5641 1400 0.015 -
2.6557 1450 0.0108 -
2.7473 1500 0.0074 -
2.8388 1550 0.0072 -
2.9304 1600 0.0073 -
3.0220 1650 0.0058 -
3.1136 1700 0.0045 -
3.2051 1750 0.006 -
3.2967 1800 0.0056 -
3.3883 1850 0.0039 -
3.4799 1900 0.0041 -
3.5714 1950 0.0033 -
3.6630 2000 0.0045 -
3.7546 2050 0.0053 -
3.8462 2100 0.0075 -
3.9377 2150 0.0017 -
4.0293 2200 0.0008 -
4.1209 2250 0.0005 -
4.2125 2300 0.0007 -
4.3040 2350 0.0007 -
4.3956 2400 0.0003 -
4.4872 2450 0.0013 -
4.5788 2500 0.0008 -
4.6703 2550 0.0002 -
4.7619 2600 0.0 -
4.8535 2650 0.0004 -
4.9451 2700 0.0001 -
5.0366 2750 0.0007 -
5.1282 2800 0.0003 -
5.2198 2850 0.0003 -
5.3114 2900 0.0007 -
5.4029 2950 0.0002 -
5.4945 3000 0.0012 -
5.5861 3050 0.0007 -
5.6777 3100 0.0002 -
5.7692 3150 0.0007 -
5.8608 3200 0.0003 -
5.9524 3250 0.0003 -
6.0440 3300 0.0003 -
6.1355 3350 0.0003 -
6.2271 3400 0.0002 -
6.3187 3450 0.0005 -
6.4103 3500 0.0002 -
6.5018 3550 0.0006 -
6.5934 3600 0.0005 -
6.6850 3650 0.0003 -
6.7766 3700 0.0003 -
6.8681 3750 0.0009 -
6.9597 3800 0.0006 -
7.0513 3850 0.0002 -
7.1429 3900 0.0005 -
7.2344 3950 0.0005 -
7.3260 4000 0.0005 -
7.4176 4050 0.0005 -
7.5092 4100 0.0005 -
7.6007 4150 0.0008 -
7.6923 4200 0.0009 -
7.7839 4250 0.0003 -
7.8755 4300 0.0 -
7.9670 4350 0.0 -
8.0586 4400 0.0002 -
8.1502 4450 0.0003 -
8.2418 4500 0.0008 -
8.3333 4550 0.0005 -
8.4249 4600 0.0003 -
8.5165 4650 0.0003 -
8.6081 4700 0.0006 -
8.6996 4750 0.0005 -
8.7912 4800 0.0 -
8.8828 4850 0.0002 -
8.9744 4900 0.0008 -
9.0659 4950 0.0005 -
9.1575 5000 0.0002 -
9.2491 5050 0.0008 -
9.3407 5100 0.0005 -
9.4322 5150 0.0002 -
9.5238 5200 0.0003 -
9.6154 5250 0.0008 -
9.7070 5300 0.0005 -
9.7985 5350 0.0003 -
9.8901 5400 0.0006 -
9.9817 5450 0.0003 -
10.0733 5500 0.0003 -
10.1648 5550 0.0006 -
10.2564 5600 0.0005 -
10.3480 5650 0.0002 -
10.4396 5700 0.0005 -
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10.8059 5900 0.0002 -
10.8974 5950 0.0002 -
10.9890 6000 0.0011 -
11.0806 6050 0.008 -
11.1722 6100 0.0057 -
11.2637 6150 0.004 -
11.3553 6200 0.0037 -
11.4469 6250 0.0038 -
11.5385 6300 0.0025 -
11.6300 6350 0.0023 -
11.7216 6400 0.0007 -
11.8132 6450 0.0006 -
11.9048 6500 0.0008 -
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12.2711 6700 0.0008 -
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12.4542 6800 0.0006 -
12.5458 6850 0.0 -
12.6374 6900 0.0005 -
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12.9121 7050 0.0003 -
13.0037 7100 0.0008 -
13.0952 7150 0.0006 -
13.1868 7200 0.0005 -
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13.3700 7300 0.0003 -
13.4615 7350 0.0006 -
13.5531 7400 0.0003 -
13.6447 7450 0.0 -
13.7363 7500 0.0003 -
13.8278 7550 0.0005 -
13.9194 7600 0.0002 -
14.0110 7650 0.0006 -
14.1026 7700 0.0003 -
14.1941 7750 0.0006 -
14.2857 7800 0.0008 -
14.3773 7850 0.0 -
14.4689 7900 0.0006 -
14.5604 7950 0.0005 -
14.6520 8000 0.0005 -
14.7436 8050 0.0003 -
14.8352 8100 0.0002 -
14.9267 8150 0.0003 -
15.0183 8200 0.0003 -
15.1099 8250 0.0003 -
15.2015 8300 0.0006 -
15.2930 8350 0.0002 -
15.3846 8400 0.0009 -
15.4762 8450 0.0006 -
15.5678 8500 0.0002 -
15.6593 8550 0.0003 -
15.7509 8600 0.0005 -
15.8425 8650 0.0005 -
15.9341 8700 0.0003 -
16.0256 8750 0.0003 -
16.1172 8800 0.0 -
16.2088 8850 0.0008 -
16.3004 8900 0.0002 -
16.3919 8950 0.0003 -
16.4835 9000 0.0003 -
16.5751 9050 0.0005 -
16.6667 9100 0.0006 -
16.7582 9150 0.0006 -
16.8498 9200 0.0002 -
16.9414 9250 0.0005 -
17.0330 9300 0.0006 -
17.1245 9350 0.0002 -
17.2161 9400 0.0009 -
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17.3993 9500 0.0008 -
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17.7656 9700 0.0 -
17.8571 9750 0.0003 -
17.9487 9800 0.0002 -
18.0403 9850 0.0003 -
18.1319 9900 0.0006 -
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18.3150 10000 0.0005 -
18.4066 10050 0.0003 -
18.4982 10100 0.0005 -
18.5897 10150 0.0002 -
18.6813 10200 0.0 -
18.7729 10250 0.0003 -
18.8645 10300 0.0003 -
18.9560 10350 0.0003 -
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Framework Versions

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  • Transformers: 4.44.2
  • PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
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  • Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX 

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    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
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    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
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