Training in progress, step 200

README.md

@@ -16,33 +16,33 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
 
 This model is a fine-tuned version of [SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base](https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base) on the cord dataset.
 It achieves the following results on the evaluation set:
-- Loss: 0.2317
-- Menu.cnt: {'precision': 0.9521739130434783, 'recall': 0.9733333333333334, 'f1': 0.9626373626373628, 'number': 225}
-- Menu.discountprice: {'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 10}
-- Menu.nm: {'precision': 0.9011406844106464, 'recall': 0.9404761904761905, 'f1': 0.920388349514563, 'number': 252}
-- Menu.num: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.9, 'number': 11}
-- Menu.price: {'precision': 0.9565217391304348, 'recall': 0.9758064516129032, 'f1': 0.9660678642714571, 'number': 248}
-- Menu.sub Cnt: {'precision': 0.875, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 17}
-- Menu.sub Nm: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8125, 'f1': 0.7323943661971831, 'number': 32}
-- Menu.sub Price: {'precision': 1.0, 'recall': 0.7, 'f1': 0.8235294117647058, 'number': 20}
-- Menu.unitprice: {'precision': 0.9253731343283582, 'recall': 0.9117647058823529, 'f1': 0.9185185185185185, 'number': 68}
-- Sub Total.discount Price: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 7}
-- Sub Total.etc: {'precision': 1.0, 'recall': 0.75, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 8}
+- Loss: 0.2687
+- Menu.cnt: {'precision': 0.9864253393665159, 'recall': 0.9688888888888889, 'f1': 0.9775784753363229, 'number': 225}
+- Menu.discountprice: {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 10}
+- Menu.nm: {'precision': 0.9333333333333333, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.9388560157790926, 'number': 252}
+- Menu.num: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 11}
+- Menu.price: {'precision': 0.9606299212598425, 'recall': 0.9838709677419355, 'f1': 0.9721115537848605, 'number': 248}
+- Menu.sub Cnt: {'precision': 0.8095238095238095, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8947368421052632, 'number': 17}
+- Menu.sub Nm: {'precision': 0.7575757575757576, 'recall': 0.78125, 'f1': 0.7692307692307692, 'number': 32}
+- Menu.sub Price: {'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 0.95, 'f1': 0.9268292682926829, 'number': 20}
+- Menu.unitprice: {'precision': 0.9846153846153847, 'recall': 0.9411764705882353, 'f1': 0.962406015037594, 'number': 68}
+- Sub Total.discount Price: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 7}
+- Sub Total.etc: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.875, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 8}
 - Sub Total.service Price: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12}
-- Sub Total.subtotal Price: {'precision': 0.8205128205128205, 'recall': 0.927536231884058, 'f1': 0.870748299319728, 'number': 69}
-- Sub Total.tax Price: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9555555555555556, 'f1': 0.9772727272727273, 'number': 45}
-- Total.cashprice: {'precision': 0.9393939393939394, 'recall': 0.8732394366197183, 'f1': 0.9051094890510948, 'number': 71}
-- Total.changeprice: {'precision': 0.9661016949152542, 'recall': 0.95, 'f1': 0.957983193277311, 'number': 60}
-- Total.creditcardprice: {'precision': 0.8235294117647058, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8484848484848485, 'number': 16}
-- Total.emoneyprice: {'precision': 0.5, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5, 'number': 2}
-- Total.menuqty Cnt: {'precision': 0.71875, 'recall': 0.7666666666666667, 'f1': 0.7419354838709677, 'number': 30}
-- Total.menutype Cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 8}
-- Total.total Etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
-- Total.total Price: {'precision': 0.9019607843137255, 'recall': 0.9292929292929293, 'f1': 0.9154228855721392, 'number': 99}
-- Overall Precision: 0.9125
-- Overall Recall: 0.9201
-- Overall F1: 0.9163
-- Overall Accuracy: 0.9355
+- Sub Total.subtotal Price: {'precision': 0.971830985915493, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9857142857142858, 'number': 69}
+- Sub Total.tax Price: {'precision': 0.9777777777777777, 'recall': 0.9777777777777777, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 45}
+- Total.cashprice: {'precision': 0.9705882352941176, 'recall': 0.9295774647887324, 'f1': 0.9496402877697842, 'number': 71}
+- Total.changeprice: {'precision': 0.9523809523809523, 'recall': 1.0, 'f1': 0.975609756097561, 'number': 60}
+- Total.creditcardprice: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 16}
+- Total.emoneyprice: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8, 'number': 2}
+- Total.menuqty Cnt: {'precision': 0.9354838709677419, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.9508196721311476, 'number': 30}
+- Total.menutype Cnt: {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 8}
+- Total.total Etc: {'precision': 0.5, 'recall': 0.25, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 4}
+- Total.total Price: {'precision': 0.9693877551020408, 'recall': 0.9595959595959596, 'f1': 0.964467005076142, 'number': 99}
+- Overall Precision: 0.9487
+- Overall Recall: 0.9566
+- Overall F1: 0.9526
+- Overall Accuracy: 0.9644
 
 ## Model description
 
@@ -67,14 +67,38 @@ The following hyperparameters were used during training:
 - seed: 42
 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
 - lr_scheduler_type: linear
-- training_steps: 300
+- training_steps: 5000
 - mixed_precision_training: Native AMP
 
 ### Training results
 
-| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Menu.cnt                                                                                                 | Menu.discountprice                                         | Menu.nm                                                                                                 | Menu.num                                                                  | Menu.price                                                                                               | Menu.sub Cnt                                                                               | Menu.sub Nm                                                                                 | Menu.sub Price                                                            | Menu.unitprice                                                                                          | Sub Total.discount Price                                                                               | Sub Total.etc                                                             | Sub Total.service Price                                    | Sub Total.subtotal Price                                                                              | Sub Total.tax Price                                                                      | Total.cashprice                                                                                         | Total.changeprice                                                                        | Total.creditcardprice                                                                      | Total.emoneyprice                                         | Total.menuqty Cnt                                                                            | Total.menutype Cnt                                        | Total.total Etc                                           | Total.total Price                                                                                       | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
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