layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-5

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: 0.0523
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• S-gst no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
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• Overall Precision: 0.9746
• Overall Recall: 0.9729
• Overall F1: 0.9738
• Overall Accuracy: 0.9932

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
• num_epochs: 25

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	B-b-address	B-b-name	B-invoice no	B-order date	B-s-address	B-s-name	B-total gross	E-b-address	E-b-name	E-invoice no	E-order date	E-s-address	E-s-name	E-total gross	I-b-address	I-b-name	I-invoice no	I-order date	I-s-address	I-s-name	S-b-address	S-gst no	S-invoice no	S-order date	S-order no	S-s-address	S-total gross	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
1.6963	1.0	12	1.0260	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 114}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 230}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	0.0	0.0	0.0	0.7647
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