--- license: mit base_model: SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base tags: - generated_from_trainer model-index: - name: lilt-en-aadhaar results: [] --- # lilt-en-aadhaar 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 None dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0950 - Adhaar Number: {'precision': 0.9523809523809523, 'recall': 1.0, 'f1': 0.975609756097561, 'number': 20} - Ame: {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.9230769230769231, 'number': 13} - Ather Name: {'precision': 0.5, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 3} - Ather Name Back: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9} - Ather Name Front Top: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} - Ddress Back: {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.8615384615384616, 'number': 34} - Ddress Front: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} - Ender: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 12} - Ob: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 13} - Obile Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} - Ther: {'precision': 0.898876404494382, 'recall': 0.8791208791208791, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 91} - Overall Precision: 0.9256 - Overall Recall: 0.9045 - Overall F1: 0.9149 - Overall Accuracy: 0.9923 ## 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: 5e-05 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: linear - training_steps: 2500 - mixed_precision_training: Native AMP ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Adhaar Number | Ame | Ather Name | Ather Name Back | Ather Name Front Top | Ddress Back | Ddress Front | Ender | Ob | Obile Number | Ther | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy | |:-------------:|:------:|:----:|:---------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:| 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