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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: 0.0445
  • B-b-adress: {'precision': 1.0, 'recall': 0.979381443298969, 'f1': 0.9895833333333333, 'number': 97}
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  • B-s-adress: {'precision': 0.9504950495049505, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.964824120603015, 'number': 98}
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  • I-s-adress: {'precision': 0.9723247232472325, 'recall': 0.9741219963031423, 'f1': 0.9732225300092336, 'number': 541}
  • I-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9864864864864865, 'f1': 0.9931972789115647, 'number': 74}
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  • S-gst no: {'precision': 0.9772727272727273, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9885057471264368, 'number': 43}
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  • S-s-adress: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 26}
  • S-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.75, 'f1': 0.8571428571428571, 'number': 4}
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  • S-total net: {'precision': 0.9777777777777777, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9887640449438202, 'number': 44}
  • Overall Precision: 0.9679
  • Overall Recall: 0.9713
  • Overall F1: 0.9696
  • Overall Accuracy: 0.9930

Model description

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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-adress B-b-name B-s-adress B-s-name E-b-adress E-b-name E-s-adress E-s-name I-b-adress I-b-name I-s-adress I-s-name S-b-adress S-gst no S-invoice no S-order date S-order id S-s-adress S-s-name S-total gross S-total net Overall Precision Overall Recall Overall F1 Overall Accuracy
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