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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
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  • 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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