layoutlm-funsd / README.md
pvbhanuteja's picture
End of training
97be247
metadata
tags:
  - generated_from_trainer
datasets:
  - funsd
model-index:
  - name: layoutlm-funsd
    results: []

layoutlm-funsd

This model is a fine-tuned version of 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
0.7854 1.0 3 0.7718 {'precision': 0.5876826722338204, 'recall': 0.695920889987639, 'f1': 0.6372382569326542, 'number': 809} {'precision': 0.1509433962264151, 'recall': 0.06722689075630252, 'f1': 0.09302325581395347, 'number': 119} {'precision': 0.6840731070496083, 'recall': 0.7380281690140845, 'f1': 0.7100271002710027, 'number': 1065} 0.6282 0.6809 0.6535 0.7603
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
0.4932 5.0 15 0.6843 {'precision': 0.6684266103484688, 'recall': 0.7824474660074165, 'f1': 0.7209567198177677, 'number': 809} {'precision': 0.2653061224489796, 'recall': 0.2184873949579832, 'f1': 0.23963133640552997, 'number': 119} {'precision': 0.7347114556416882, 'recall': 0.8009389671361502, 'f1': 0.7663971248876907, 'number': 1065} 0.6854 0.7587 0.7202 0.7976
0.4558 6.0 18 0.6809 {'precision': 0.6920492721164614, 'recall': 0.7639060568603214, 'f1': 0.7262044653349001, 'number': 809} {'precision': 0.29245283018867924, 'recall': 0.2605042016806723, 'f1': 0.27555555555555555, 'number': 119} {'precision': 0.7493495229835212, 'recall': 0.8112676056338028, 'f1': 0.7790802524797115, 'number': 1065} 0.7031 0.7592 0.7300 0.8022
0.4103 7.0 21 0.6674 {'precision': 0.6886486486486486, 'recall': 0.7873918417799752, 'f1': 0.7347174163783161, 'number': 809} {'precision': 0.3, 'recall': 0.25210084033613445, 'f1': 0.273972602739726, 'number': 119} {'precision': 0.7483221476510067, 'recall': 0.8375586854460094, 'f1': 0.7904297740363314, 'number': 1065} 0.7032 0.7822 0.7406 0.8006
0.3867 8.0 24 0.6610 {'precision': 0.7100115074798619, 'recall': 0.7626699629171817, 'f1': 0.735399284862932, 'number': 809} {'precision': 0.30303030303030304, 'recall': 0.33613445378151263, 'f1': 0.3187250996015936, 'number': 119} {'precision': 0.759825327510917, 'recall': 0.8169014084507042, 'f1': 0.7873303167420814, 'number': 1065} 0.7116 0.7662 0.7379 0.8094
0.3632 9.0 27 0.6517 {'precision': 0.7088465845464725, 'recall': 0.7824474660074165, 'f1': 0.7438307873090482, 'number': 809} {'precision': 0.29357798165137616, 'recall': 0.2689075630252101, 'f1': 0.28070175438596495, 'number': 119} {'precision': 0.768695652173913, 'recall': 0.8300469483568075, 'f1': 0.798194130925508, 'number': 1065} 0.7198 0.7772 0.7474 0.8168
0.3275 10.0 30 0.6857 {'precision': 0.7166666666666667, 'recall': 0.7972805933250927, 'f1': 0.7548273844353424, 'number': 809} {'precision': 0.2695035460992908, 'recall': 0.31932773109243695, 'f1': 0.2923076923076923, 'number': 119} {'precision': 0.766695576756288, 'recall': 0.8300469483568075, 'f1': 0.7971145175834085, 'number': 1065} 0.7142 0.7863 0.7485 0.8043
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0.2841 12.0 36 0.6951 {'precision': 0.7202718006795017, 'recall': 0.7861557478368356, 'f1': 0.7517730496453902, 'number': 809} {'precision': 0.336283185840708, 'recall': 0.31932773109243695, 'f1': 0.32758620689655166, 'number': 119} {'precision': 0.7684943429068756, 'recall': 0.8291079812206573, 'f1': 0.7976513098464317, 'number': 1065} 0.7259 0.7812 0.7525 0.8109
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0.1429 20.0 60 0.7812 {'precision': 0.7403628117913832, 'recall': 0.8071693448702101, 'f1': 0.7723240685984624, 'number': 809} {'precision': 0.3770491803278688, 'recall': 0.3865546218487395, 'f1': 0.38174273858921165, 'number': 119} {'precision': 0.7859054415700267, 'recall': 0.8272300469483568, 'f1': 0.8060384263494967, 'number': 1065} 0.7435 0.7928 0.7674 0.8153
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0.1285 22.0 66 0.7985 {'precision': 0.7421171171171171, 'recall': 0.8145859085290482, 'f1': 0.7766647024160284, 'number': 809} {'precision': 0.41732283464566927, 'recall': 0.44537815126050423, 'f1': 0.43089430894308944, 'number': 119} {'precision': 0.7955156950672646, 'recall': 0.8328638497652582, 'f1': 0.8137614678899082, 'number': 1065} 0.7507 0.8023 0.7756 0.8178
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