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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
1
  • '인스탁스 미니에보 Evo 액정보호필름 주식회사 제이에스헤럴드나인'
  • 'DJI 오즈모 액션3 올레포빅 고광택 액정 보호필름 2세트 주식회사 좀비베리어'
  • '소니 알파 강화유리 액정보호필름 A7C 미러리스 전용 주식회사 리디브'
18
  • '[후지필름]일회용카메라 심플에이스 / /필름감성 에프컴퍼니'
  • 'KODAK H35 하프 필름카메라 토이카메라 - Sage (주)디지안'
  • 'HARMAN XP2 Super 흑백 일회용카메라 (ISO400-27컷) 지오엔스토어'
5
  • '주)가게 고프로 정품 쇼티 Gopro Shorty 미니 셀카봉 삼각대 주식회사 가게'
  • '스몰리그 SR3232 후지 GFX 100S용 엘브라켓 주식회사 티에스아이시스템'
  • '레오포토 Mr.Y 미스터와이 LY-224C + LH-25R 카본 삼각대 옐로우 (주)디카몰'
4
  • '소니 풀프레임 미러리스 카메라 알파 ILCE - 7M4 바디 / A7 IV / A7M4 (주)컴퓨존'
  • '후지필름 X-T30 II XF18-55mm Kit 공식대리점 X-T30II 18-55 블랙 (당일배송) 주식회사 이로운컴퍼니'
  • '캐논정품 / EOS M200 렌즈미포함 / 남대문 현찬디지탈 블랙 현찬디지탈'
14
  • '씨에스타 가죽스트랩 RF12 (8Color) 다크 브라운 더35미리(the35mm)'
  • 'K&F CONCEPT KF13.115V1 블랙 이중버클 퀵릴리즈 넥스트랩 자동차 안전벨트 소재 그레이 (KF13.115) (주)아이라이징'
  • '[ARTISAN&ARTIST] ACAM-25 OLIVE (주)컴퓨존'
8
  • '인스탁스 미니필름 마카롱1팩(10장) 캐릭터필름 /폴라로이드필름 인스탁스 미니필름 마카롱1팩(10장) 필름스튜디오'
  • '후지필름 인스탁스 미니11 미니12 미니에보 전용 미니필름 1P(10매) 선물set /오늘주문 주식회사 제이에스헤럴드나인'
  • '인스탁스 캐릭터 스퀘어필름(모노크롬)+포토라인/폴라로이드 SQ1 SQ6 10 20 40 쉐어 스퀘어필름 모노크롬 1팩(10장)+포토라인 글로리스(주)'
0
  • '니콘 D5500 바디만 정품 샤인프라자'
  • '캐논 EOS 200D II BODY (블랙) DSLR카메라 오.케이.굳 주식회사'
  • '캐논정품 / EOS 5D Mark IV / 렌즈미포함 / 남대문 현찬디지탈 현찬디지탈'
6
  • 'DJI 액션3 스탠더드 콤보 (액션 카메라 4K 초광각 FOV 휴대성 웨어러블 고속충전) 대원씨티에스(주)'
  • '포팩트 4FACT NT20 주식회사 렉스쿨컴퍼니'
  • '[ ] 트랜센드 바디캠 DrivePro Body 30 ( 보안캠 경찰 소방관 안전 산업재해 ) 30000 mAh 대용량 보조배터리 (주)유아이커머스'
12
  • '로우프로 프로택틱 백팩 350 AW II (친환경소재/새로운라인) (주)디에스엘알스토어'
  • 'Billingham Hadley Small Pro / 네이비쵸코 / 빌링햄 / 카메라백 / 세기정품 엠더블유 플랫폼(MW Platform)'
  • '로우프로 패스트팩 프로 250 AW III 백팩 (그레이) 지오엔스토어'
11
  • 'DJI Mic 2 무선 마이크 (2 TX + 1 RX + 충전 케이스) (FCC) 대원씨티에스(주)'
  • '열림에이브이 국내조립 포니콘루페(블랙/그린/노랑) 10X/ 니콘루페/필름색판정/ 곤충식물 관찰자연확대경/사각루페/ 숲관찰/ 숲체험/ 환경체험 어린이선물 유치원교구 수입유리렌즈_포니콘블랙루페 열림AV'
  • 'for 니콘루페 10X 휴대용 미니 돋보기 필름확대 목걸이타입 어린이집 유치원 교보재 포커스루페 포커스엠제이'
2
  • '겐코 AIR UV 52mm 슬림 렌즈 필터 UV코팅 주식회사 앤엑스라인'
  • '호야 Sparkle 52mm 스파클 6X 크로스 필터 포인트광원 포토하우스'
  • '호야 WIDE CPL필터 52mm 일출포토테크닉'
15
  • 'HDR-CX405 정품 미니핸드캠 FULL HD캠코더 와이지스토어(주) (YG store Co., Ltd)'
  • '파나소닉 AG-CX10 4K HD라이브스트리밍/캠코더 주식회사 센스포켓(sens pocket)'
  • '파나소닉 프로페셔널 캠코더 HC-X1500 /4K/UHD/60FPS/광학24배/방송용 주식회사 무한미디어'
16
  • '[Elgato] Key Light 엘가토 키 라이트 제니스'
  • '레이저코리아 Ring light 링 라이트 YT 주식회사 옐로우트리'
  • '고독스 LED 조명 소형 휴대용 색 온도 조절 데스크탑 탁상용 LC30Bi 주식회사 센스포켓(sens pocket)'
3
  • '트랜센드 SDHC Class10 600X UHS-1 8GB (주)유아이커머스'
  • '삼성전자 삼성 공식인증 마이크로 SD카드 PRO ENDURANCE 32GB MB-MJ32KA/APC 메모리카드 보관함케이스 주식회사 트라오'
  • '(트랜센드) CF 133X 2GB 정품 밀알시스템'
7
  • '(리안)파워샷 G7X Mark II/정품 주식회사 리안'
  • '리코정품/ GR IIIx / GR3x / 단품 /남대문 현찬디지탈 현찬디지탈'
  • '리코GR3 스트리트 에디션 RICOH GR III Street Edition 어썸팩토리(awesome factory)'
17
  • '[개수제한 없음] 코닥 컬러플러스 200/36 2024-2025 kodak colorplus 200 컬러네거티브 36장 컬러필름 입문용필름 저스트픽쳐(Just picture)'
  • '코닥필름 포트라 PORTRA 160 135-36 1롤 프로용 네가티브필름 코닥 포트라 160 135-36 [1롤] 필름스튜디오'
  • '10롤1세트-후지 컬러 네가티브 C200 후속 필름 200/36(수동필름/SO200/입문용)-24년11월 이터너블 (eternovel)'
9
  • '파나소닉 에네루프 BQ-CC55 신형 급속충전기 AA/AAA 배터리케이스 제공 파나소닉 신형충전기 BQ-CC55 미래테크'
  • '캐논 LP-E8 호환배터리 EOS 550D 전용배터리 주식회사 에스에이치몰'
  • '후지 NP-45/45A 호환 배터리 FinePix JX200 J40 주식회사 위너스클럽'
10
  • '카리미/9723TC-OTG 블랙박스 멀티 SD카드 리더기 넷트루'
  • 'USB3.0 올인원 카드리더기 NEXT-9703U3 엠스타샵'
  • '엑토 C타입 USB 3.2 Gen1 OTG 멀티 카드리더기 CRD-44 (주)신진교역'
13
  • '캐논 EF-S 18-135mm F3.5-5.6 IS USM / DN 디지탈나라'
  • '후지필름 GF110mm F2 R LM WR 온라인대리점 구매가능 주식회사 제이에스헤럴드나인'
  • '탐론 18-200 F3.5-6.3 Di II VC B018 캐논용 주식회사 엔터커머스'

Evaluation

Metrics

Label Metric
all 0.8190

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_el20")
# Run inference
preds = model("185CM 카메라 스마트폰 삼각대 SEL-ML185K  주식회사 셀루미")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 3 9.9389 25
Label Training Sample Count
0 50
1 50
2 50
3 50
4 50
5 50
6 50
7 50
8 50
9 50
10 50
11 50
12 50
13 50
14 50
15 50
16 50
17 50
18 50

Training Hyperparameters

  • batch_size: (512, 512)
  • num_epochs: (20, 20)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • num_iterations: 40
  • body_learning_rate: (2e-05, 2e-05)
  • head_learning_rate: 2e-05
  • loss: CosineSimilarityLoss
  • distance_metric: cosine_distance
  • margin: 0.25
  • end_to_end: False
  • use_amp: False
  • warmup_proportion: 0.1
  • seed: 42
  • eval_max_steps: -1
  • load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch Step Training Loss Validation Loss
0.0067 1 0.4972 -
0.3356 50 0.3162 -
0.6711 100 0.178 -
1.0067 150 0.1148 -
1.3423 200 0.0596 -
1.6779 250 0.0503 -
2.0134 300 0.0288 -
2.3490 350 0.03 -
2.6846 400 0.0227 -
3.0201 450 0.0219 -
3.3557 500 0.022 -
3.6913 550 0.0127 -
4.0268 600 0.007 -
4.3624 650 0.0098 -
4.6980 700 0.0037 -
5.0336 750 0.0044 -
5.3691 800 0.0041 -
5.7047 850 0.0003 -
6.0403 900 0.0022 -
6.3758 950 0.0002 -
6.7114 1000 0.0053 -
7.0470 1050 0.0006 -
7.3826 1100 0.0006 -
7.7181 1150 0.0003 -
8.0537 1200 0.0002 -
8.3893 1250 0.0002 -
8.7248 1300 0.0002 -
9.0604 1350 0.0002 -
9.3960 1400 0.0002 -
9.7315 1450 0.0001 -
10.0671 1500 0.0002 -
10.4027 1550 0.0002 -
10.7383 1600 0.0001 -
11.0738 1650 0.0002 -
11.4094 1700 0.0001 -
11.7450 1750 0.0001 -
12.0805 1800 0.0001 -
12.4161 1850 0.0001 -
12.7517 1900 0.0001 -
13.0872 1950 0.0001 -
13.4228 2000 0.0001 -
13.7584 2050 0.0001 -
14.0940 2100 0.0001 -
14.4295 2150 0.0001 -
14.7651 2200 0.0001 -
15.1007 2250 0.0001 -
15.4362 2300 0.0001 -
15.7718 2350 0.0001 -
16.1074 2400 0.0001 -
16.4430 2450 0.0001 -
16.7785 2500 0.0001 -
17.1141 2550 0.0001 -
17.4497 2600 0.0001 -
17.7852 2650 0.0001 -
18.1208 2700 0.0001 -
18.4564 2750 0.0001 -
18.7919 2800 0.0001 -
19.1275 2850 0.0001 -
19.4631 2900 0.0001 -
19.7987 2950 0.0001 -

Framework Versions

  • Python: 3.10.12
  • SetFit: 1.1.0.dev0
  • Sentence Transformers: 3.1.1
  • Transformers: 4.46.1
  • PyTorch: 2.4.0+cu121
  • Datasets: 2.20.0
  • Tokenizers: 0.20.0

Citation

BibTeX

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
    publisher = {arXiv},
    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}
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Model size
111M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
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Model tree for mini1013/master_cate_el20

Base model

klue/roberta-base
Finetuned
(54)
this model

Evaluation results