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---
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- funsd
model-index:
- name: layoutlm-funsd
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
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# layoutlm-funsd
This model is a fine-tuned version of [pvbhanuteja/layoutlm-funsd](https://huggingface.co/pvbhanuteja/layoutlm-funsd) on the funsd dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.1395
- Answer: {'precision': 0.733934611048478, 'recall': 0.8046971569839307, 'f1': 0.767688679245283, 'number': 809}
- Header: {'precision': 0.4066666666666667, 'recall': 0.5126050420168067, 'f1': 0.4535315985130111, 'number': 119}
- Question: {'precision': 0.7980339588918678, 'recall': 0.8384976525821596, 'f1': 0.8177655677655677, 'number': 1065}
- Overall Precision: 0.7444
- Overall Recall: 0.8053
- Overall F1: 0.7737
- Overall Accuracy: 0.8054
## 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: 3e-05
- train_batch_size: 64
- eval_batch_size: 32
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 100
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Answer | Header | Question | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
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| 0.6636 | 2.0 | 6 | 0.7427 | {'precision': 0.6303418803418803, 'recall': 0.7292954264524104, 'f1': 0.67621776504298, 'number': 809} | {'precision': 0.2289156626506024, 'recall': 0.15966386554621848, 'f1': 0.18811881188118812, 'number': 119} | {'precision': 0.6728295819935691, 'recall': 0.7859154929577464, 'f1': 0.7249891728020789, 'number': 1065} | 0.6390 | 0.7255 | 0.6795 | 0.7810 |
| 0.5784 | 3.0 | 9 | 0.6996 | {'precision': 0.6334033613445378, 'recall': 0.7453646477132262, 'f1': 0.6848381601362863, 'number': 809} | {'precision': 0.23529411764705882, 'recall': 0.13445378151260504, 'f1': 0.17112299465240638, 'number': 119} | {'precision': 0.705161854768154, 'recall': 0.7568075117370892, 'f1': 0.7300724637681159, 'number': 1065} | 0.6588 | 0.7150 | 0.6858 | 0.7843 |
| 0.5096 | 4.0 | 12 | 0.7029 | {'precision': 0.6794150731158605, 'recall': 0.7466007416563659, 'f1': 0.7114252061248527, 'number': 809} | {'precision': 0.27380952380952384, 'recall': 0.19327731092436976, 'f1': 0.2266009852216749, 'number': 119} | {'precision': 0.7071029529130087, 'recall': 0.831924882629108, 'f1': 0.7644521138912856, 'number': 1065} | 0.6797 | 0.7592 | 0.7172 | 0.7928 |
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