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
2.0
  • '1 1 데이지 규조토 4세대 발매트 구조토 규토 빨아쓰는 캠핑 발닦개 욕실 주방 가구/인테리어>카페트/러그>발매트'
  • '욕실 CAMPING 러그 발매트 현관 HAPPY MWA238F8 가구/인테리어>카페트/러그>발매트'
  • '감성 인테리어 캠프파이어 발매트 욕실 주방 화장실 현관 베란다 러그 물세탁 국산 가구/인테리어>카페트/러그>발매트'
3.0
  • '알티피아 피크닉 스트라이프 돗자리 소풍 야외 캠핑돗자리 WC7D33D 가구/인테리어>카페트/러그>왕골자리'
  • '마전동상회 극세사 드로잉 논슬립 아트카페트 논슬립 거실러그 가구/인테리어>카페트/러그>왕골자리'
  • '사계절 카페트 짜임 면러그 60x130- 가구/인테리어>카페트/러그>왕골자리'
1.0
  • '썸머 트로피컬 원형 러그 가구/인테리어>카페트/러그>러그'
  • '데이드리머 문 스트라이프 먼지없는 거실러그 가구/인테리어>카페트/러그>러그'
  • '더프리그 먼지없는 워셔블 도트 땡땡이 극세사 거실카페트 사각 원형 맞춤 거실 러그 가구/인테리어>카페트/러그>러그'
5.0
  • 'UNKNOWN 여름 이불 침대 쿨 냉감 매트 패드 시트 깔판 캠핑 가구/인테리어>카페트/러그>쿨매트'
  • '귀여운 라텍스 쿨매트 침대 여름 매트 토퍼 쿨 패드 쿨링 냉감 냉 베개 돌 J 가구/인테리어>카페트/러그>쿨매트'
  • '코스트코쿨매트 쿨 냉 여름 침대 라텍스 패드 쿨커버 원룸 매트 1 5x2 0m N 가구/인테리어>카페트/러그>쿨매트'
0.0
  • '한빛카페트 마리나 대나무 여름카페트 대자리 가구/인테리어>카페트/러그>대자리'
  • '샤인 늘품 프리미엄 17mm 죽편 대자리 가구/인테리어>카페트/러그>대자리'
  • '리앤데코 탄화보더 마작자리 천연 여름 대나무 돗자리 가구/인테리어>카페트/러그>대자리'
4.0
  • '한일카페트 150만 네오왈츠 페르시안 거실 카페트 가구/인테리어>카페트/러그>카페트>면/극세사카페트'
  • '스칸디앤홈 에코퍼 클라우드 27mm 장모 러그 워셔블 카페트 원형 가구/인테리어>카페트/러그>카페트>면/극세사카페트'
  • '마마그리드 포근포근 마요 극세사 러그 가구/인테리어>카페트/러그>카페트>면/극세사카페트'

Evaluation

Metrics

Label Accuracy
all 1.0

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_fi14")
# Run inference
preds = model("쇼파마작자리 3인 가구/인테리어>카페트/러그>왕골자리")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 3 7.8109 18
Label Training Sample Count
0.0 52
1.0 70
2.0 70
3.0 70
4.0 70
5.0 70

Training Hyperparameters

  • batch_size: (256, 256)
  • num_epochs: (30, 30)
  • max_steps: -1
  • sampling_strategy: oversampling
  • num_iterations: 50
  • 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
0.0127 1 0.5081 -
0.6329 50 0.4966 -
1.2658 100 0.4935 -
1.8987 150 0.2567 -
2.5316 200 0.0017 -
3.1646 250 0.0 -
3.7975 300 0.0 -
4.4304 350 0.0 -
5.0633 400 0.0 -
5.6962 450 0.0 -
6.3291 500 0.0 -
6.9620 550 0.0 -
7.5949 600 0.0 -
8.2278 650 0.0 -
8.8608 700 0.0 -
9.4937 750 0.0 -
10.1266 800 0.0 -
10.7595 850 0.0 -
11.3924 900 0.0 -
12.0253 950 0.0 -
12.6582 1000 0.0 -
13.2911 1050 0.0 -
13.9241 1100 0.0 -
14.5570 1150 0.0 -
15.1899 1200 0.0 -
15.8228 1250 0.0 -
16.4557 1300 0.0 -
17.0886 1350 0.0 -
17.7215 1400 0.0 -
18.3544 1450 0.0 -
18.9873 1500 0.0 -
19.6203 1550 0.0 -
20.2532 1600 0.0 -
20.8861 1650 0.0 -
21.5190 1700 0.0 -
22.1519 1750 0.0 -
22.7848 1800 0.0 -
23.4177 1850 0.0 -
24.0506 1900 0.0 -
24.6835 1950 0.0 -
25.3165 2000 0.0 -
25.9494 2050 0.0 -
26.5823 2100 0.0 -
27.2152 2150 0.0 -
27.8481 2200 0.0 -
28.4810 2250 0.0 -
29.1139 2300 0.0 -
29.7468 2350 0.0 -

Framework Versions

  • Python: 3.10.12
  • SetFit: 1.1.0
  • Sentence Transformers: 3.3.1
  • Transformers: 4.44.2
  • PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
  • Datasets: 3.2.0
  • Tokenizers: 0.19.1

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}
}
Downloads last month
212
Safetensors
Model size
111M params
Tensor type
F32
·
Inference Providers NEW
This model is not currently available via any of the supported Inference Providers.

Model tree for mini1013/master_cate_fi14

Base model

klue/roberta-base
Finetuned
(214)
this model

Evaluation results