menu-lilt-model-XLM-v3
This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-infoxlm-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0006
- Created: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 18}
- Created Label: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 18}
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- Meal: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4824}
- Meal Label: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 42}
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- School Type: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
- Tag Value: {'precision': 0.974025974025974, 'recall': 0.9868421052631579, 'f1': 0.9803921568627451, 'number': 76}
- Validity: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 54}
- Validity Detail: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
- Weekday: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 275}
- Week Count: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 230}
- Overall Precision: 0.9993
- Overall Recall: 0.9997
- Overall F1: 0.9995
- Overall Accuracy: 0.9999
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
- training_steps: 2500
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Created | Created Label | Day Menu Label | Diet | Meal | Meal Label | Meal Note Label | Menu Name | School Type | Tag Value | Validity | Validity Detail | Weekday | Week Count | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
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