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license: mit
tags:
- generated_from_trainer
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- name: lilt-en-funsd-9
results: []
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# lilt-en-funsd-9
This model is a fine-tuned version of [SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base](https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.2476
- Other: {'precision': 0.9375824175824176, 'recall': 0.9330708661417323, 'f1': 0.9353212014909011, 'number': 2286}
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- Order Date: {'precision': 0.8, 'recall': 0.7272727272727273, 'f1': 0.761904761904762, 'number': 11}
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- Overall Precision: 0.9117
- Overall Recall: 0.9223
- Overall F1: 0.9170
- Overall Accuracy: 0.9540
## 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: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- training_steps: 1000
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Other | Billing Address | Credits | Currency | Due Date | Invoice Date | Invoice Number | Line Amount | Line Catlog Number | Line Item Name | Line Other Item Name | Line Quantity | Line Rate | Order Date | Other Charges | Payment Terms | Po Number | Remit Address | Shipping Address | Subtotal | Tax | Total Amount | Vendor Address | Vendor Name | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
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