layoutlmv3-finetuned-label-studio-dataset-tender-0

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.2658
• B-content: {'precision': 0.9631578947368421, 'recall': 0.9104477611940298, 'f1': 0.9360613810741688, 'number': 201}
• B-sub-content-1: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
• B-table content: {'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.6086956521739131, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 23}
• E-content: {'precision': 0.9608938547486033, 'recall': 0.900523560209424, 'f1': 0.9297297297297297, 'number': 191}
• E-sub-content-1: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
• E-table content: {'precision': 0.7142857142857143, 'recall': 0.6521739130434783, 'f1': 0.6818181818181819, 'number': 23}
• I-content: {'precision': 0.99536354056902, 'recall': 0.9963084062862567, 'f1': 0.9958357493015655, 'number': 9481}
• I-sub-content-1: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 21}
• I-table content: {'precision': 0.8285181733457595, 'recall': 0.9437367303609342, 'f1': 0.8823821339950372, 'number': 942}
• S-clause: {'precision': 0.995475113122172, 'recall': 0.9606986899563319, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 458}
• S-content: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 8}
• S-sub-clause-1: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}
• S-table content: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
• Overall Precision: 0.9777
• Overall Recall: 0.9829
• Overall F1: 0.9803
• Overall Accuracy: 0.9725

Model description

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Intended uses & limitations

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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
• num_epochs: 40

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	B-content	B-sub-content-1	B-table content	E-content	E-sub-content-1	E-table content	I-content	I-sub-content-1	I-table content	S-clause	S-content	S-sub-clause-1	S-table content	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
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