metadata
library_name: transformers
license: other
base_model: nvidia/mit-b0
tags:
- vision
- image-segmentation
- generated_from_trainer
model-index:
- name: segformer-b0-finetuned-segments-Eduardo-food103
results: []
segformer-b0-finetuned-segments-Eduardo-food103
This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b0 on the EduardoPacheco/FoodSeg103 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.3772
- Mean Iou: 0.0706
- Mean Accuracy: 0.1661
- Overall Accuracy: 0.2076
- Accuracy Background: nan
- Accuracy Candy: nan
- Accuracy Egg tart: nan
- Accuracy French fries: 0.0
- Accuracy Chocolate: nan
- Accuracy Biscuit: nan
- Accuracy Popcorn: nan
- Accuracy Pudding: nan
- Accuracy Ice cream: 0.6783
- Accuracy Cheese butter: nan
- Accuracy Cake: 0.0
- Accuracy Wine: nan
- Accuracy Milkshake: nan
- Accuracy Coffee: nan
- Accuracy Juice: nan
- Accuracy Milk: nan
- Accuracy Tea: nan
- Accuracy Almond: nan
- Accuracy Red beans: nan
- Accuracy Cashew: nan
- Accuracy Dried cranberries: nan
- Accuracy Soy: nan
- Accuracy Walnut: nan
- Accuracy Peanut: nan
- Accuracy Egg: 0.0
- Accuracy Apple: nan
- Accuracy Date: nan
- Accuracy Apricot: nan
- Accuracy Avocado: nan
- Accuracy Banana: nan
- Accuracy Strawberry: 0.0
- Accuracy Cherry: nan
- Accuracy Blueberry: 0.0
- Accuracy Raspberry: nan
- Accuracy Mango: nan
- Accuracy Olives: nan
- Accuracy Peach: nan
- Accuracy Lemon: 0.0
- Accuracy Pear: nan
- Accuracy Fig: nan
- Accuracy Pineapple: nan
- Accuracy Grape: nan
- Accuracy Kiwi: nan
- Accuracy Melon: nan
- Accuracy Orange: 0.3808
- Accuracy Watermelon: nan
- Accuracy Steak: 0.5660
- Accuracy Pork: 0.0
- Accuracy Chicken duck: 0.2975
- Accuracy Sausage: 0.0
- Accuracy Fried meat: 0.0
- Accuracy Lamb: nan
- Accuracy Sauce: 0.2685
- Accuracy Crab: nan
- Accuracy Fish: 0.0
- Accuracy Shellfish: nan
- Accuracy Shrimp: 0.0
- Accuracy Soup: nan
- Accuracy Bread: 0.6946
- Accuracy Corn: 0.1934
- Accuracy Hamburg: nan
- Accuracy Pizza: nan
- Accuracy hanamaki baozi: 0.0
- Accuracy Wonton dumplings: nan
- Accuracy Pasta: nan
- Accuracy Noodles: 0.0
- Accuracy Rice: 0.2188
- Accuracy Pie: 0.0038
- Accuracy Tofu: nan
- Accuracy Eggplant: nan
- Accuracy Potato: 0.0004
- Accuracy Garlic: nan
- Accuracy Cauliflower: 0.0
- Accuracy Tomato: 0.5697
- Accuracy Kelp: nan
- Accuracy Seaweed: nan
- Accuracy Spring onion: nan
- Accuracy Rape: nan
- Accuracy Ginger: nan
- Accuracy Okra: nan
- Accuracy Lettuce: 0.0
- Accuracy Pumpkin: nan
- Accuracy Cucumber: 0.0
- Accuracy White radish: nan
- Accuracy Carrot: 0.8398
- Accuracy Asparagus: 0.0
- Accuracy Bamboo shoots: nan
- Accuracy Broccoli: 0.9287
- Accuracy Celery stick: 0.0
- Accuracy Cilantro mint: 0.0037
- Accuracy Snow peas: 0.0
- Accuracy cabbage: nan
- Accuracy Bean sprouts: nan
- Accuracy Onion: nan
- Accuracy Pepper: nan
- Accuracy Green beans: nan
- Accuracy French beans: 0.0031
- Accuracy King oyster mushroom: nan
- Accuracy Shiitake: nan
- Accuracy Enoki mushroom: nan
- Accuracy Oyster mushroom: nan
- Accuracy White button mushroom: nan
- Accuracy Salad: nan
- Accuracy Other ingredients: nan
- Iou Background: 0.0
- Iou Candy: nan
- Iou Egg tart: nan
- Iou French fries: 0.0
- Iou Chocolate: nan
- Iou Biscuit: 0.0
- Iou Popcorn: nan
- Iou Pudding: nan
- Iou Ice cream: 0.5675
- Iou Cheese butter: nan
- Iou Cake: 0.0
- Iou Wine: nan
- Iou Milkshake: nan
- Iou Coffee: nan
- Iou Juice: nan
- Iou Milk: nan
- Iou Tea: nan
- Iou Almond: nan
- Iou Red beans: nan
- Iou Cashew: nan
- Iou Dried cranberries: nan
- Iou Soy: nan
- Iou Walnut: nan
- Iou Peanut: nan
- Iou Egg: 0.0
- Iou Apple: nan
- Iou Date: nan
- Iou Apricot: nan
- Iou Avocado: nan
- Iou Banana: nan
- Iou Strawberry: 0.0
- Iou Cherry: nan
- Iou Blueberry: 0.0
- Iou Raspberry: nan
- Iou Mango: nan
- Iou Olives: nan
- Iou Peach: nan
- Iou Lemon: 0.0
- Iou Pear: nan
- Iou Fig: nan
- Iou Pineapple: nan
- Iou Grape: nan
- Iou Kiwi: nan
- Iou Melon: nan
- Iou Orange: 0.1492
- Iou Watermelon: nan
- Iou Steak: 0.2949
- Iou Pork: 0.0
- Iou Chicken duck: 0.0773
- Iou Sausage: 0.0
- Iou Fried meat: 0.0
- Iou Lamb: nan
- Iou Sauce: 0.2437
- Iou Crab: nan
- Iou Fish: 0.0
- Iou Shellfish: 0.0
- Iou Shrimp: 0.0
- Iou Soup: nan
- Iou Bread: 0.2438
- Iou Corn: 0.1934
- Iou Hamburg: nan
- Iou Pizza: nan
- Iou hanamaki baozi: 0.0
- Iou Wonton dumplings: nan
- Iou Pasta: nan
- Iou Noodles: 0.0
- Iou Rice: 0.1587
- Iou Pie: 0.0029
- Iou Tofu: nan
- Iou Eggplant: nan
- Iou Potato: 0.0002
- Iou Garlic: nan
- Iou Cauliflower: 0.0
- Iou Tomato: 0.1597
- Iou Kelp: nan
- Iou Seaweed: nan
- Iou Spring onion: nan
- Iou Rape: nan
- Iou Ginger: nan
- Iou Okra: nan
- Iou Lettuce: 0.0
- Iou Pumpkin: nan
- Iou Cucumber: 0.0
- Iou White radish: nan
- Iou Carrot: 0.6123
- Iou Asparagus: 0.0
- Iou Bamboo shoots: nan
- Iou Broccoli: 0.1146
- Iou Celery stick: 0.0
- Iou Cilantro mint: 0.0037
- Iou Snow peas: 0.0
- Iou cabbage: nan
- Iou Bean sprouts: nan
- Iou Onion: 0.0
- Iou Pepper: nan
- Iou Green beans: 0.0
- Iou French beans: 0.0019
- Iou King oyster mushroom: nan
- Iou Shiitake: nan
- Iou Enoki mushroom: nan
- Iou Oyster mushroom: nan
- Iou White button mushroom: 0.0
- Iou Salad: nan
- Iou Other ingredients: nan
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: 6e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 50
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Background | Accuracy Candy | Accuracy Egg tart | Accuracy French fries | Accuracy Chocolate | Accuracy Biscuit | Accuracy Popcorn | Accuracy Pudding | Accuracy Ice cream | Accuracy Cheese butter | Accuracy Cake | Accuracy Wine | Accuracy Milkshake | Accuracy Coffee | Accuracy Juice | Accuracy Milk | Accuracy Tea | Accuracy Almond | Accuracy Red beans | Accuracy Cashew | Accuracy Dried cranberries | Accuracy Soy | Accuracy Walnut | Accuracy Peanut | Accuracy Egg | Accuracy Apple | Accuracy Date | Accuracy Apricot | Accuracy Avocado | Accuracy Banana | Accuracy Strawberry | Accuracy Cherry | Accuracy Blueberry | Accuracy Raspberry | Accuracy Mango | Accuracy Olives | Accuracy Peach | Accuracy Lemon | Accuracy Pear | Accuracy Fig | Accuracy Pineapple | Accuracy Grape | Accuracy Kiwi | Accuracy Melon | Accuracy Orange | Accuracy Watermelon | Accuracy Steak | Accuracy Pork | Accuracy Chicken duck | Accuracy Sausage | Accuracy Fried meat | Accuracy Lamb | Accuracy Sauce | Accuracy Crab | Accuracy Fish | Accuracy Shellfish | Accuracy Shrimp | Accuracy Soup | Accuracy Bread | Accuracy Corn | Accuracy Hamburg | Accuracy Pizza | Accuracy hanamaki baozi | Accuracy Wonton dumplings | Accuracy Pasta | Accuracy Noodles | Accuracy Rice | Accuracy Pie | Accuracy Tofu | Accuracy Eggplant | Accuracy Potato | Accuracy Garlic | Accuracy Cauliflower | Accuracy Tomato | Accuracy Kelp | Accuracy Seaweed | Accuracy Spring onion | Accuracy Rape | Accuracy Ginger | Accuracy Okra | Accuracy Lettuce | Accuracy Pumpkin | Accuracy Cucumber | Accuracy White radish | Accuracy Carrot | Accuracy Asparagus | Accuracy Bamboo shoots | Accuracy Broccoli | Accuracy Celery stick | Accuracy Cilantro mint | Accuracy Snow peas | Accuracy cabbage | Accuracy Bean sprouts | Accuracy Onion | Accuracy Pepper | Accuracy Green beans | Accuracy French beans | Accuracy King oyster mushroom | Accuracy Shiitake | Accuracy Enoki mushroom | Accuracy Oyster mushroom | Accuracy White button mushroom | Accuracy Salad | Accuracy Other ingredients | Iou Background | Iou Candy | Iou Egg tart | Iou French fries | Iou Chocolate | Iou Biscuit | Iou Popcorn | Iou Pudding | Iou Ice cream | Iou Cheese butter | Iou Cake | Iou Wine | Iou Milkshake | Iou Coffee | Iou Juice | Iou Milk | Iou Tea | Iou Almond | Iou Red beans | Iou Cashew | Iou Dried cranberries | Iou Soy | Iou Walnut | Iou Peanut | Iou Egg | Iou Apple | Iou Date | Iou Apricot | Iou Avocado | Iou Banana | Iou Strawberry | Iou Cherry | Iou Blueberry | Iou Raspberry | Iou Mango | Iou Olives | Iou Peach | Iou Lemon | Iou Pear | Iou Fig | Iou Pineapple | Iou Grape | Iou Kiwi | Iou Melon | Iou Orange | Iou Watermelon | Iou Steak | Iou Pork | Iou Chicken duck | Iou Sausage | Iou Fried meat | Iou Lamb | Iou Sauce | Iou Crab | Iou Fish | Iou Shellfish | Iou Shrimp | Iou Soup | Iou Bread | Iou Corn | Iou Hamburg | Iou Pizza | Iou hanamaki baozi | Iou Wonton dumplings | Iou Pasta | Iou Noodles | Iou Rice | Iou Pie | Iou Tofu | Iou Eggplant | Iou Potato | Iou Garlic | Iou Cauliflower | Iou Tomato | Iou Kelp | Iou Seaweed | Iou Spring onion | Iou Rape | Iou Ginger | Iou Okra | Iou Lettuce | Iou Pumpkin | Iou Cucumber | Iou White radish | Iou Carrot | Iou Asparagus | Iou Bamboo shoots | Iou Broccoli | Iou Celery stick | Iou Cilantro mint | Iou Snow peas | Iou cabbage | Iou Bean sprouts | Iou Onion | Iou Pepper | Iou Green beans | Iou French beans | Iou King oyster mushroom | Iou Shiitake | Iou Enoki mushroom | Iou Oyster mushroom | Iou White button mushroom | Iou Salad | Iou Other ingredients |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 3.7716 | 3.0 | 30 | 4.1357 | 0.0053 | 0.0407 | 0.0349 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0207 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0167 | nan | 0.0 | 0.0005 | 0.0019 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0070 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0731 | 0.0042 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0001 | 0.0045 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.8936 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1773 | nan | 0.0013 | nan | 0.1657 | 0.0030 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0001 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0125 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0205 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0043 | nan | 0.0 | 0.0005 | 0.0018 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0070 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0663 | 0.0042 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0001 | 0.0036 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0213 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0876 | 0.0 | 0.0012 | 0.0 | 0.1558 | 0.0030 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0001 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0121 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 |
| 3.3121 | 6.0 | 60 | 3.4231 | 0.0137 | 0.0649 | 0.0603 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0605 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0837 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0006 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0016 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4145 | 0.0694 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0000 | 0.0244 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.8250 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.5505 | nan | 0.0039 | nan | 0.1061 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0021 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0656 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0511 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0215 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0006 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0015 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2655 | 0.0545 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0000 | 0.0158 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0218 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.1722 | 0.0 | 0.0039 | nan | 0.1050 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0021 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0542 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan |
| 2.9947 | 9.0 | 90 | 3.1462 | 0.0227 | 0.1104 | 0.1123 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0586 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.3459 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0437 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0165 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.9175 | 0.1413 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0058 | 0.0463 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.7035 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.3535 | nan | 0.0095 | nan | 0.2079 | 0.0 | nan | 0.8153 | 0.0 | 0.0008 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0879 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0502 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0868 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0223 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0161 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.1644 | 0.1388 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0057 | 0.0414 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0432 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0663 | 0.0 | 0.0095 | nan | 0.1950 | 0.0 | nan | 0.1974 | 0.0 | 0.0007 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0751 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan |
| 2.725 | 12.0 | 120 | 3.0232 | 0.0327 | 0.1294 | 0.1419 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0525 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.7171 | nan | 0.0183 | 0.0 | 0.2158 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0958 | nan | 0.0013 | nan | 0.0 | nan | 0.8811 | 0.0101 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0214 | 0.0089 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.6548 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1213 | nan | 0.0 | nan | 0.5797 | 0.0 | nan | 0.9400 | 0.0 | 0.0083 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0746 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0452 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0983 | nan | 0.0182 | 0.0 | 0.0612 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0850 | nan | 0.0013 | nan | 0.0 | nan | 0.2413 | 0.0100 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0198 | 0.0077 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0512 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0496 | nan | 0.0 | nan | 0.4359 | 0.0 | nan | 0.1403 | 0.0 | 0.0082 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0678 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan |
| 2.5263 | 15.0 | 150 | 2.8276 | 0.0383 | 0.1306 | 0.1705 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.1453 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.3743 | nan | 0.0384 | 0.0 | 0.3922 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0802 | nan | 0.0050 | nan | 0.0 | nan | 0.8401 | 0.1371 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0846 | 0.0176 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.6393 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0063 | nan | 0.0 | nan | 0.7062 | 0.0 | nan | 0.9402 | 0.0 | 0.0039 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0311 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.1227 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0995 | nan | 0.0372 | 0.0 | 0.1082 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0732 | nan | 0.0050 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2533 | 0.1371 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0708 | 0.0129 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0860 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0048 | nan | 0.0 | nan | 0.4585 | 0.0 | nan | 0.1132 | 0.0 | 0.0038 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0237 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 2.3042 | 18.0 | 180 | 2.7656 | 0.0404 | 0.1252 | 0.1654 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.1643 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.3328 | nan | 0.0561 | 0.0 | 0.4748 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1920 | nan | 0.0029 | nan | 0.0 | nan | 0.5892 | 0.0086 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0417 | 0.0186 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.5583 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0235 | nan | 0.0 | nan | 0.7854 | 0.0 | nan | 0.9444 | 0.0 | 0.0173 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0452 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.1367 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1908 | nan | 0.0511 | 0.0 | 0.1129 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1545 | nan | 0.0029 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2660 | 0.0086 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0348 | 0.0116 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0891 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0208 | nan | 0.0 | nan | 0.4548 | 0.0 | nan | 0.1116 | 0.0 | 0.0168 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0356 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 2.2006 | 21.0 | 210 | 2.7055 | 0.0557 | 0.1444 | 0.1832 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.3570 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.2302 | nan | 0.4604 | 0.0 | 0.3500 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2289 | nan | 0.0027 | nan | 0.0 | nan | 0.6397 | 0.0506 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1347 | 0.0369 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.6752 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0012 | nan | 0.0 | nan | 0.7643 | 0.0 | nan | 0.9530 | 0.0 | 0.0080 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0175 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.3165 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0845 | nan | 0.3948 | 0.0 | 0.1099 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1839 | nan | 0.0027 | nan | 0.0 | nan | 0.1769 | 0.0506 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1146 | 0.0166 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1379 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0011 | nan | 0.0 | nan | 0.5191 | 0.0 | nan | 0.0999 | 0.0 | 0.0080 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0124 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 2.1893 | 24.0 | 240 | 2.5911 | 0.0611 | 0.1545 | 0.2009 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.4731 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.2736 | nan | 0.5260 | 0.0 | 0.3892 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1637 | nan | 0.0082 | nan | 0.0 | nan | 0.7694 | 0.1699 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2047 | 0.0118 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.5175 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.7777 | 0.0 | nan | 0.9331 | 0.0 | 0.0135 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0213 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.4062 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0986 | nan | 0.3702 | 0.0 | 0.1230 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1354 | nan | 0.0079 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2211 | 0.1699 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1669 | 0.0065 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1247 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5387 | 0.0 | nan | 0.1104 | 0.0 | 0.0134 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0135 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 2.2114 | 27.0 | 270 | 2.5190 | 0.0658 | 0.1577 | 0.2034 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.6333 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.3770 | nan | 0.4139 | 0.0 | 0.4225 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1517 | nan | 0.0080 | nan | 0.0 | nan | 0.7037 | 0.1538 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2002 | 0.0045 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.5100 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.8284 | 0.0 | nan | 0.9319 | 0.0 | 0.0101 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0110 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.5696 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1525 | nan | 0.3499 | 0.0 | 0.1114 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1393 | nan | 0.0074 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2200 | 0.1538 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1560 | 0.0036 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1187 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5197 | 0.0 | nan | 0.1112 | 0.0 | 0.0101 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0093 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 1.9569 | 30.0 | 300 | 2.4787 | 0.0685 | 0.1571 | 0.1894 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.6177 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.5092 | nan | 0.4205 | 0.0 | 0.3056 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1829 | nan | 0.0039 | nan | 0.0 | nan | 0.5747 | 0.1711 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2400 | 0.0132 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.5404 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0068 | nan | 0.0 | nan | 0.8072 | 0.0 | nan | 0.9235 | 0.0 | 0.0126 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0108 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.5601 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1426 | nan | 0.3439 | 0.0 | 0.0820 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1673 | nan | 0.0033 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1784 | 0.1711 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1822 | 0.0081 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1336 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0061 | nan | 0.0 | nan | 0.5492 | 0.0 | nan | 0.1208 | 0.0 | 0.0126 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0082 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 1.7106 | 33.0 | 330 | 2.4417 | 0.0698 | 0.1580 | 0.1932 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.6221 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.4283 | nan | 0.4875 | 0.0 | 0.2729 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2317 | nan | 0.0008 | nan | 0.0 | nan | 0.6264 | 0.1845 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1987 | 0.0084 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.5268 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.8273 | 0.0 | nan | 0.9312 | 0.0 | 0.0093 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0159 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.5493 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1569 | nan | 0.3665 | 0.0 | 0.0746 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2124 | nan | 0.0006 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1946 | 0.1845 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1540 | 0.0054 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1299 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5478 | 0.0 | nan | 0.1221 | 0.0 | 0.0093 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0129 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 1.6316 | 36.0 | 360 | 2.4359 | 0.0736 | 0.1687 | 0.2042 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.6830 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.4249 | nan | 0.5414 | 0.0 | 0.1974 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2512 | nan | 0.0030 | nan | 0.0 | nan | 0.7649 | 0.1811 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2559 | 0.0098 | nan | nan | 0.0009 | nan | 0.0 | 0.5729 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0607 | nan | 0.0 | nan | 0.8396 | 0.0 | nan | 0.9342 | 0.0 | 0.0074 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0092 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.6082 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1342 | nan | 0.3113 | 0.0 | 0.0593 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2328 | nan | 0.0023 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2171 | 0.1811 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2038 | 0.0065 | nan | nan | 0.0004 | nan | 0.0 | 0.1330 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0549 | nan | 0.0 | nan | 0.5960 | 0.0 | nan | 0.1150 | 0.0 | 0.0074 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0065 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 1.7573 | 39.0 | 390 | 2.4096 | 0.0683 | 0.1630 | 0.2100 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.6185 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.3578 | nan | 0.5393 | 0.0 | 0.4037 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1807 | nan | 0.0000 | nan | 0.0 | nan | 0.7174 | 0.1744 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2614 | 0.0038 | nan | nan | 0.0003 | nan | 0.0 | 0.5266 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.8265 | 0.0 | nan | 0.9267 | 0.0 | 0.0046 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0002 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.5632 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1244 | nan | 0.3201 | 0.0 | 0.1073 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1676 | nan | 0.0000 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2242 | 0.1744 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1927 | 0.0032 | nan | nan | 0.0002 | nan | 0.0 | 0.1555 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5832 | 0.0 | nan | 0.1123 | 0.0 | 0.0045 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0001 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 1.778 | 42.0 | 420 | 2.3807 | 0.0704 | 0.1656 | 0.2054 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.7298 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.4235 | nan | 0.5495 | 0.0 | 0.3050 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1995 | nan | 0.0003 | nan | 0.0 | nan | 0.6840 | 0.1726 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2752 | 0.0032 | nan | nan | 0.0001 | nan | 0.0 | 0.5048 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.8339 | 0.0 | nan | 0.9242 | 0.0 | 0.0117 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0118 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.6174 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1445 | nan | 0.3134 | 0.0 | 0.0800 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1833 | nan | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2307 | 0.1726 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2039 | 0.0026 | nan | nan | 0.0000 | nan | 0.0 | 0.1481 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5780 | 0.0 | nan | 0.1219 | 0.0 | 0.0116 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0069 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
| 1.7005 | 45.0 | 450 | 2.3833 | 0.0707 | 0.1642 | 0.1965 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.7025 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.4202 | nan | 0.5677 | 0.0 | 0.1828 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2276 | nan | 0.0014 | nan | 0.0 | nan | 0.6414 | 0.1936 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2985 | 0.0074 | nan | nan | 0.0006 | nan | 0.0 | 0.5587 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.8400 | 0.0 | nan | 0.9265 | 0.0 | 0.0071 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0064 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.5750 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1520 | nan | 0.2864 | 0.0 | 0.0527 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2067 | nan | 0.0009 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2203 | 0.1936 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2022 | 0.0049 | nan | nan | 0.0003 | nan | 0.0 | 0.1354 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5983 | 0.0 | nan | 0.1179 | 0.0 | 0.0071 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0043 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 1.8307 | 48.0 | 480 | 2.3772 | 0.0706 | 0.1661 | 0.2076 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.6783 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.3808 | nan | 0.5660 | 0.0 | 0.2975 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2685 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.6946 | 0.1934 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2188 | 0.0038 | nan | nan | 0.0004 | nan | 0.0 | 0.5697 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.8398 | 0.0 | nan | 0.9287 | 0.0 | 0.0037 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0031 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.5675 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.1492 | nan | 0.2949 | 0.0 | 0.0773 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2437 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2438 | 0.1934 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.1587 | 0.0029 | nan | nan | 0.0002 | nan | 0.0 | 0.1597 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.6123 | 0.0 | nan | 0.1146 | 0.0 | 0.0037 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0019 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan |
Framework versions
- Transformers 4.46.3
- Pytorch 2.5.1+cu121
- Datasets 3.1.0
- Tokenizers 0.20.3