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# perioli_vgm_v6

This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlmv3-base](https://huggingface.co/microsoft/layoutlmv3-base) on the sroie dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- F1: 0.9971
- Loss: 0.0249
- Overall Precision: 0.9489
- Overall Recall: 0.9518
- Overall F1: 0.9504
- Overall Accuracy: 0.9971
- Authorized person: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 26}
- Container type: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5}
- Container id: {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9491525423728813, 'number': 28}
- Booking number: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 22}
- Vgm: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}
- Signer name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.967741935483871, 'number': 16}
- Shipper: {'precision': 0.875, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.8936170212765957, 'number': 23}
- Others: {'precision': 0.9619565217391305, 'recall': 0.9516129032258065, 'f1': 0.9567567567567569, 'number': 186}

## 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: 1e-05
- train_batch_size: 2
- eval_batch_size: 2
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- training_steps: 5000

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | F1     | Validation Loss | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy | Authorized person                                                                                       | Container type                                                                          | Container id                                                                                             | Booking number                                                                                          | Vgm                                                                                                     | Signer name                                                                                 | Shipper                                                                                                 | Others                                                                                                     |
|:-------------:|:-----:|:----:|:------:|:---------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|
| No log        | 0.44  | 100  | 0.9746 | 0.0929          | 0.4514            | 0.3494         | 0.3939     | 0.9746           | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26}                                              | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}                               | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.21428571428571427, 'f1': 0.3243243243243243, 'number': 28} | {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.8181818181818182, 'f1': 0.8372093023255814, 'number': 22} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26}                                              | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}                                  | {'precision': 0.2876712328767123, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.4375, 'number': 23}             | {'precision': 0.47019867549668876, 'recall': 0.3817204301075269, 'f1': 0.42136498516320475, 'number': 186} |
| No log        | 0.89  | 200  | 0.9861 | 0.0518          | 0.6516            | 0.7380         | 0.6921     | 0.9861           | {'precision': 0.5666666666666667, 'recall': 0.6538461538461539, 'f1': 0.6071428571428571, 'number': 26} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 5}                | {'precision': 0.7, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8235294117647058, 'number': 28}                                | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 22}                                              | {'precision': 0.64, 'recall': 0.6153846153846154, 'f1': 0.6274509803921569, 'number': 26}               | {'precision': 0.47619047619047616, 'recall': 0.625, 'f1': 0.5405405405405405, 'number': 16} | {'precision': 0.5333333333333333, 'recall': 0.6956521739130435, 'f1': 0.6037735849056605, 'number': 23} | {'precision': 0.6504854368932039, 'recall': 0.7204301075268817, 'f1': 0.6836734693877552, 'number': 186}   |
| No log        | 1.33  | 300  | 0.9894 | 0.0361          | 0.7532            | 0.7078         | 0.7298     | 0.9894           | {'precision': 0.8260869565217391, 'recall': 0.7307692307692307, 'f1': 0.7755102040816326, 'number': 26} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.6, 'f1': 0.7499999999999999, 'number': 5}                | {'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 28}   | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 22}                | {'precision': 1.0, 'recall': 0.46153846153846156, 'f1': 0.631578947368421, 'number': 26}                | {'precision': 0.5384615384615384, 'recall': 0.4375, 'f1': 0.4827586206896552, 'number': 16} | {'precision': 0.5151515151515151, 'recall': 0.7391304347826086, 'f1': 0.6071428571428571, 'number': 23} | {'precision': 0.7359550561797753, 'recall': 0.7043010752688172, 'f1': 0.7197802197802198, 'number': 186}   |
| No log        | 1.78  | 400  | 0.9917 | 0.0266          | 0.7716            | 0.8343         | 0.8017     | 0.9917           | {'precision': 0.625, 'recall': 0.7692307692307693, 'f1': 0.6896551724137931, 'number': 26}              | {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5}                | {'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 0.9642857142857143, 'f1': 0.8852459016393442, 'number': 28}  | {'precision': 0.9565217391304348, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 22}                | {'precision': 0.7586206896551724, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8, 'number': 26}                | {'precision': 0.8, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7741935483870969, 'number': 16}                  | {'precision': 0.68, 'recall': 0.7391304347826086, 'f1': 0.7083333333333334, 'number': 23}               | {'precision': 0.7766497461928934, 'recall': 0.8225806451612904, 'f1': 0.7989556135770236, 'number': 186}   |
| 0.0808        | 2.22  | 500  | 0.9930 | 0.0214          | 0.8407            | 0.8584         | 0.8495     | 0.9930           | {'precision': 0.8, 'recall': 0.7692307692307693, 'f1': 0.7843137254901961, 'number': 26}                | {'precision': 0.5, 'recall': 0.6, 'f1': 0.5454545454545454, 'number': 5}                | {'precision': 0.8709677419354839, 'recall': 0.9642857142857143, 'f1': 0.9152542372881356, 'number': 28}  | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9545454545454546, 'f1': 0.9767441860465117, 'number': 22}                | {'precision': 0.8571428571428571, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.888888888888889, 'number': 26}  | {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 0.75, 'f1': 0.8275862068965517, 'number': 16}   | {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.782608695652174, 'f1': 0.72, 'number': 23}                | {'precision': 0.851063829787234, 'recall': 0.8602150537634409, 'f1': 0.8556149732620322, 'number': 186}    |
| 0.0808        | 2.67  | 600  | 0.9932 | 0.0240          | 0.8609            | 0.8946         | 0.8774     | 0.9932           | {'precision': 0.7857142857142857, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8148148148148148, 'number': 26} | {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 5} | {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9491525423728813, 'number': 28}                 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 22}                                              | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 26} | {'precision': 0.9333333333333333, 'recall': 0.875, 'f1': 0.9032258064516129, 'number': 16}  | {'precision': 0.5862068965517241, 'recall': 0.7391304347826086, 'f1': 0.6538461538461539, 'number': 23} | {'precision': 0.8789473684210526, 'recall': 0.8978494623655914, 'f1': 0.8882978723404255, 'number': 186}   |
| 0.0808        | 3.11  | 700  | 0.9947 | 0.0163          | 0.8976            | 0.8976         | 0.8976     | 0.9947           | {'precision': 0.7241379310344828, 'recall': 0.8076923076923077, 'f1': 0.7636363636363636, 'number': 26} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5}                               | {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9491525423728813, 'number': 28}                 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 22}                                              | {'precision': 1.0, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 26}                | {'precision': 1.0, 'recall': 0.875, 'f1': 0.9333333333333333, 'number': 16}                 | {'precision': 0.7083333333333334, 'recall': 0.7391304347826086, 'f1': 0.723404255319149, 'number': 23}  | {'precision': 0.9135135135135135, 'recall': 0.9086021505376344, 'f1': 0.9110512129380054, 'number': 186}   |
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### Framework versions

- Transformers 4.28.0
- Pytorch 2.0.1+cu118
- Datasets 2.2.2
- Tokenizers 0.13.3

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perioli\_vgm\_v6
================


This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the sroie dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:


* F1: 0.9971
* Loss: 0.0249
* Overall Precision: 0.9489
* Overall Recall: 0.9518
* Overall F1: 0.9504
* Overall Accuracy: 0.9971
* Authorized person: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 26}
* Container type: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5}
* Container id: {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9491525423728813, 'number': 28}
* Booking number: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 22}
* Vgm: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 26}
* Signer name: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.967741935483871, 'number': 16}
* Shipper: {'precision': 0.875, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.8936170212765957, 'number': 23}
* Others: {'precision': 0.9619565217391305, 'recall': 0.9516129032258065, 'f1': 0.9567567567567569, 'number': 186}


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: 1e-05
* train\_batch\_size: 2
* eval\_batch\_size: 2
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* training\_steps: 5000


### Training results



### Framework versions


* Transformers 4.28.0
* Pytorch 2.0.1+cu118
* Datasets 2.2.2
* Tokenizers 0.13.3



### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 1e-05
* train\_batch\_size: 2
* eval\_batch\_size: 2
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* training\_steps: 5000 ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.28.0
* Pytorch 2.0.1+cu118
* Datasets 2.2.2
* Tokenizers 0.13.3
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #layoutlmv3 #token-classification #generated_from_trainer #dataset-sroie #license-cc-by-nc-sa-4.0 #model-index #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 ### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 1e-05
* train\_batch\_size: 2
* eval\_batch\_size: 2
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* training\_steps: 5000 ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.28.0
* Pytorch 2.0.1+cu118
* Datasets 2.2.2
* Tokenizers 0.13.3