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riteshbehera857
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layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6

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layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6 / README.md
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riteshbehera857
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  - generated_from_trainer
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  - name: layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6
    results: []

layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6

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: 0.0218
  • B-b-address: {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12}
  • B-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • B-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • B-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
  • B-s-address: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 16}
  • B-s-name: {'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 10}
  • B-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • E-b-address: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12}
  • E-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • E-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • E-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
  • E-s-address: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9411764705882353, 'number': 16}
  • E-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • E-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • I-b-address: {'precision': 0.9921875, 'recall': 0.9844961240310077, 'f1': 0.9883268482490272, 'number': 129}
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  • I-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • I-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 6}
  • I-s-address: {'precision': 0.995575221238938, 'recall': 0.995575221238938, 'f1': 0.995575221238938, 'number': 226}
  • I-s-name: {'precision': 0.96, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9795918367346939, 'number': 24}
  • S-gst no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • S-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
  • S-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 6}
  • S-order no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • S-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
  • Overall Precision: 0.9819
  • Overall Recall: 0.9890
  • Overall F1: 0.9854
  • Overall Accuracy: 0.9964

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: 40

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-gst no S-invoice no S-order date S-order no S-total gross Overall Precision Overall Recall Overall F1 Overall Accuracy
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