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# lilt-en-funsd-7

This model is a fine-tuned version of [SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base](https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.3070
- Other: {'precision': 0.9619894864537, 'recall': 0.9569589702333066, 'f1': 0.9594676346037508, 'number': 2486}
- Billing Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 24}
- Currency: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 5}
- Due Date: {'precision': 0.8076923076923077, 'recall': 0.84, 'f1': 0.8235294117647058, 'number': 25}
- Invoice Date: {'precision': 0.8913043478260869, 'recall': 0.9318181818181818, 'f1': 0.9111111111111111, 'number': 44}
- Invoice Number: {'precision': 0.9545454545454546, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.9333333333333332, 'number': 46}
- Line Amount: {'precision': 0.936, 'recall': 0.9435483870967742, 'f1': 0.9397590361445783, 'number': 124}
- Line Item Name: {'precision': 0.8269230769230769, 'recall': 0.86, 'f1': 0.8431372549019608, 'number': 100}
- Line Quantity: {'precision': 0.9142857142857143, 'recall': 0.9504950495049505, 'f1': 0.9320388349514563, 'number': 101}
- Order Date: {'precision': 0.875, 'recall': 0.7777777777777778, 'f1': 0.823529411764706, 'number': 9}
- Payment Terms: {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 0.967741935483871, 'f1': 0.9374999999999999, 'number': 31}
- Po Number: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 26}
- Remit Address: {'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 9}
- Shipping Address: {'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 14}
- Total Amount: {'precision': 0.94, 'recall': 0.94, 'f1': 0.94, 'number': 50}
- Vendor Address: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 23}
- Vendor Name: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 33}
- Overall Precision: 0.9486
- Overall Recall: 0.9492
- Overall F1: 0.9489
- Overall Accuracy: 0.9592

## 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: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- training_steps: 2000
- mixed_precision_training: Native AMP

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Other                                                                                                     | Billing Address                                                                                         | Currency                                                                                | Due Date                                                                                  | Invoice Date                                                                                              | Invoice Number                                                                                           | Line Amount                                                                                              | Line Item Name                                                                               | Line Quantity                                                                                            | Order Date                                                                                             | Payment Terms                                                                                           | Po Number                                                                                               | Remit Address                                                                                           | Shipping Address                                                                                             | Total Amount                                                                               | Vendor Address                                                                                          | Vendor Name                                                                                             | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 1.1575        | 1.59  | 100  | 0.5815          | {'precision': 0.8309915696507427, 'recall': 0.83266291230893, 'f1': 0.8318264014466545, 'number': 2486}   | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}                                              | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5}                               | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 25}                                | {'precision': 0.33980582524271846, 'recall': 0.7954545454545454, 'f1': 0.47619047619047616, 'number': 44} | {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.21739130434782608, 'f1': 0.3448275862068966, 'number': 46} | {'precision': 0.4971751412429379, 'recall': 0.7096774193548387, 'f1': 0.5847176079734219, 'number': 124} | {'precision': 0.2080536912751678, 'recall': 0.62, 'f1': 0.3115577889447236, 'number': 100}   | {'precision': 0.6326530612244898, 'recall': 0.3069306930693069, 'f1': 0.4133333333333333, 'number': 101} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}                                              | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31}                                              | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 26}                                              | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}                                               | {'precision': 0.017857142857142856, 'recall': 0.07142857142857142, 'f1': 0.028571428571428574, 'number': 14} | {'precision': 0.47368421052631576, 'recall': 0.54, 'f1': 0.5046728971962616, 'number': 50} | {'precision': 0.125, 'recall': 0.08695652173913043, 'f1': 0.10256410256410256, 'number': 23}            | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 33}                                              | 0.6972            | 0.7384         | 0.7172     | 0.8134           |
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### Framework versions

- Transformers 4.28.0
- Pytorch 2.0.0+cu118
- Datasets 2.12.1.dev0
- Tokenizers 0.13.3

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transformers pytorch tensorboard lilt token-classification generated_from_trainer license:mit autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #lilt #token-classification #generated_from_trainer #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

lilt-en-funsd-7
===============


This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:


* Loss: 0.3070
* Other: {'precision': 0.9619894864537, 'recall': 0.9569589702333066, 'f1': 0.9594676346037508, 'number': 2486}
* Billing Address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 24}
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* Due Date: {'precision': 0.8076923076923077, 'recall': 0.84, 'f1': 0.8235294117647058, 'number': 25}
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* Invoice Number: {'precision': 0.9545454545454546, 'recall': 0.9130434782608695, 'f1': 0.9333333333333332, 'number': 46}
* Line Amount: {'precision': 0.936, 'recall': 0.9435483870967742, 'f1': 0.9397590361445783, 'number': 124}
* Line Item Name: {'precision': 0.8269230769230769, 'recall': 0.86, 'f1': 0.8431372549019608, 'number': 100}
* Line Quantity: {'precision': 0.9142857142857143, 'recall': 0.9504950495049505, 'f1': 0.9320388349514563, 'number': 101}
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* Payment Terms: {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 0.967741935483871, 'f1': 0.9374999999999999, 'number': 31}
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* Remit Address: {'precision': 0.7272727272727273, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.7999999999999999, 'number': 9}
* Shipping Address: {'precision': 0.8666666666666667, 'recall': 0.9285714285714286, 'f1': 0.896551724137931, 'number': 14}
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* Vendor Address: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9777777777777777, 'number': 23}
* Vendor Name: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.8695652173913043, 'number': 33}
* Overall Precision: 0.9486
* Overall Recall: 0.9492
* Overall F1: 0.9489
* Overall Accuracy: 0.9592


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: 4
* eval\_batch\_size: 4
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* training\_steps: 2000
* mixed\_precision\_training: Native AMP


### Training results



### Framework versions


* Transformers 4.28.0
* Pytorch 2.0.0+cu118
* Datasets 2.12.1.dev0
* Tokenizers 0.13.3



### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 5e-05
* train\_batch\_size: 4
* eval\_batch\_size: 4
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* training\_steps: 2000
* mixed\_precision\_training: Native AMP ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.28.0
* Pytorch 2.0.0+cu118
* Datasets 2.12.1.dev0
* Tokenizers 0.13.3
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #lilt #token-classification #generated_from_trainer #license-mit #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 ### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 5e-05
* train\_batch\_size: 4
* eval\_batch\_size: 4
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* training\_steps: 2000
* mixed\_precision\_training: Native AMP ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.28.0
* Pytorch 2.0.0+cu118
* Datasets 2.12.1.dev0
* Tokenizers 0.13.3