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pratikstha
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layoutlm-funsd

Token Classification
Transformers
TensorBoard
Safetensors
layoutlm
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
pratikstha commited on
Commit
6e9f9cf
•
1 Parent(s): ce1e880

End of training

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  1. README.md +49 -30
  2. logs/events.out.tfevents.1701514133.4312dd3a81e2.2530.0 +2 -2
README.md CHANGED
@@ -2,8 +2,6 @@
2
  base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
3
  tags:
4
  - generated_from_trainer
5
- datasets:
6
- - funsd
7
  model-index:
8
  - name: layoutlm-funsd
9
  results: []
@@ -14,16 +12,38 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
14
 
15
  # layoutlm-funsd
16
 
17
- This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the funsd dataset.
18
  It achieves the following results on the evaluation set:
19
- - Loss: 0.6565
20
- - Answer: {'precision': 0.7244897959183674, 'recall': 0.7898640296662547, 'f1': 0.7557658190419871, 'number': 809}
21
- - Header: {'precision': 0.34710743801652894, 'recall': 0.35294117647058826, 'f1': 0.35000000000000003, 'number': 119}
22
- - Question: {'precision': 0.7786458333333334, 'recall': 0.8422535211267606, 'f1': 0.8092016238159676, 'number': 1065}
23
- - Overall Precision: 0.7323
24
- - Overall Recall: 0.7918
25
- - Overall F1: 0.7608
26
- - Overall Accuracy: 0.8097
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
27
 
28
  ## Model description
29
 
@@ -43,33 +63,32 @@ More information needed
43
 
44
  The following hyperparameters were used during training:
45
  - learning_rate: 3e-05
46
- - train_batch_size: 16
47
  - eval_batch_size: 8
48
  - seed: 42
49
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
50
  - lr_scheduler_type: linear
51
  - num_epochs: 15
52
- - mixed_precision_training: Native AMP
53
 
54
  ### Training results
55
 
56
- | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Answer | Header | Question | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
57
- |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
58
- | 1.7236 | 1.0 | 10 | 1.5431 | {'precision': 0.03571428571428571, 'recall': 0.029666254635352288, 'f1': 0.03241053342336259, 'number': 809} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 119} | {'precision': 0.37149532710280375, 'recall': 0.29859154929577464, 'f1': 0.33107756376887043, 'number': 1065} | 0.2238 | 0.1716 | 0.1943 | 0.3796 |
59
- | 1.3695 | 2.0 | 20 | 1.1737 | {'precision': 0.2528032619775739, 'recall': 0.3065512978986403, 'f1': 0.2770949720670391, 'number': 809} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 119} | {'precision': 0.4624819624819625, 'recall': 0.6018779342723005, 'f1': 0.5230518155854754, 'number': 1065} | 0.3748 | 0.4461 | 0.4073 | 0.6106 |
60
- | 1.0404 | 3.0 | 30 | 0.9013 | {'precision': 0.5138613861386139, 'recall': 0.6415327564894932, 'f1': 0.5706432105552502, 'number': 809} | {'precision': 0.07894736842105263, 'recall': 0.025210084033613446, 'f1': 0.038216560509554146, 'number': 119} | {'precision': 0.5854601701469451, 'recall': 0.7107981220657277, 'f1': 0.642069550466497, 'number': 1065} | 0.5463 | 0.6417 | 0.5902 | 0.7217 |
61
- | 0.8081 | 4.0 | 40 | 0.7592 | {'precision': 0.5993914807302231, 'recall': 0.73053152039555, 'f1': 0.6584958217270194, 'number': 809} | {'precision': 0.16417910447761194, 'recall': 0.09243697478991597, 'f1': 0.1182795698924731, 'number': 119} | {'precision': 0.6539379474940334, 'recall': 0.7718309859154929, 'f1': 0.7080103359173127, 'number': 1065} | 0.6165 | 0.7145 | 0.6619 | 0.7633 |
62
- | 0.6544 | 5.0 | 50 | 0.6873 | {'precision': 0.6234817813765182, 'recall': 0.761433868974042, 'f1': 0.6855870895937674, 'number': 809} | {'precision': 0.2972972972972973, 'recall': 0.18487394957983194, 'f1': 0.22797927461139897, 'number': 119} | {'precision': 0.7099236641221374, 'recall': 0.7859154929577464, 'f1': 0.7459893048128342, 'number': 1065} | 0.6582 | 0.7401 | 0.6967 | 0.7795 |
63
- | 0.5597 | 6.0 | 60 | 0.6540 | {'precision': 0.674217907227616, 'recall': 0.7725587144622992, 'f1': 0.7200460829493088, 'number': 809} | {'precision': 0.3157894736842105, 'recall': 0.20168067226890757, 'f1': 0.24615384615384614, 'number': 119} | {'precision': 0.7269681742043551, 'recall': 0.8150234741784037, 'f1': 0.7684816290393979, 'number': 1065} | 0.6905 | 0.7612 | 0.7241 | 0.7894 |
64
- | 0.4916 | 7.0 | 70 | 0.6434 | {'precision': 0.6870229007633588, 'recall': 0.7787391841779975, 'f1': 0.7300115874855155, 'number': 809} | {'precision': 0.31683168316831684, 'recall': 0.2689075630252101, 'f1': 0.29090909090909095, 'number': 119} | {'precision': 0.7291311754684838, 'recall': 0.8037558685446009, 'f1': 0.7646270656543098, 'number': 1065} | 0.6925 | 0.7617 | 0.7254 | 0.7949 |
65
- | 0.4415 | 8.0 | 80 | 0.6266 | {'precision': 0.7018498367791077, 'recall': 0.7972805933250927, 'f1': 0.7465277777777779, 'number': 809} | {'precision': 0.3090909090909091, 'recall': 0.2857142857142857, 'f1': 0.296943231441048, 'number': 119} | {'precision': 0.7609630266552021, 'recall': 0.8309859154929577, 'f1': 0.7944344703770198, 'number': 1065} | 0.7135 | 0.7847 | 0.7474 | 0.8045 |
66
- | 0.3702 | 9.0 | 90 | 0.6265 | {'precision': 0.706858407079646, 'recall': 0.7898640296662547, 'f1': 0.7460595446584939, 'number': 809} | {'precision': 0.3786407766990291, 'recall': 0.3277310924369748, 'f1': 0.35135135135135137, 'number': 119} | {'precision': 0.7695614789337919, 'recall': 0.8403755868544601, 'f1': 0.8034111310592459, 'number': 1065} | 0.7249 | 0.7893 | 0.7557 | 0.8026 |
67
- | 0.341 | 10.0 | 100 | 0.6384 | {'precision': 0.7091319052987599, 'recall': 0.7775030902348579, 'f1': 0.741745283018868, 'number': 809} | {'precision': 0.37, 'recall': 0.31092436974789917, 'f1': 0.3378995433789954, 'number': 119} | {'precision': 0.7773000859845228, 'recall': 0.8488262910798122, 'f1': 0.8114901256732495, 'number': 1065} | 0.7302 | 0.7878 | 0.7579 | 0.8042 |
68
- | 0.3141 | 11.0 | 110 | 0.6472 | {'precision': 0.7158962795941376, 'recall': 0.7849196538936959, 'f1': 0.7488207547169812, 'number': 809} | {'precision': 0.34782608695652173, 'recall': 0.33613445378151263, 'f1': 0.3418803418803419, 'number': 119} | {'precision': 0.7785467128027682, 'recall': 0.8450704225352113, 'f1': 0.810445745159838, 'number': 1065} | 0.7298 | 0.7903 | 0.7589 | 0.8054 |
69
- | 0.2951 | 12.0 | 120 | 0.6467 | {'precision': 0.7165532879818595, 'recall': 0.7812113720642769, 'f1': 0.7474866942637493, 'number': 809} | {'precision': 0.34959349593495936, 'recall': 0.36134453781512604, 'f1': 0.35537190082644626, 'number': 119} | {'precision': 0.7713546160483176, 'recall': 0.8394366197183099, 'f1': 0.8039568345323741, 'number': 1065} | 0.7250 | 0.7873 | 0.7549 | 0.8095 |
70
- | 0.2803 | 13.0 | 130 | 0.6506 | {'precision': 0.7177777777777777, 'recall': 0.7985166872682324, 'f1': 0.7559976594499708, 'number': 809} | {'precision': 0.35537190082644626, 'recall': 0.36134453781512604, 'f1': 0.3583333333333333, 'number': 119} | {'precision': 0.7685738684884714, 'recall': 0.8450704225352113, 'f1': 0.8050089445438282, 'number': 1065} | 0.7249 | 0.7973 | 0.7594 | 0.8049 |
71
- | 0.2623 | 14.0 | 140 | 0.6554 | {'precision': 0.7228506787330317, 'recall': 0.7898640296662547, 'f1': 0.754873006497342, 'number': 809} | {'precision': 0.3559322033898305, 'recall': 0.35294117647058826, 'f1': 0.35443037974683544, 'number': 119} | {'precision': 0.7793223284100782, 'recall': 0.8422535211267606, 'f1': 0.8095667870036102, 'number': 1065} | 0.7329 | 0.7918 | 0.7612 | 0.8102 |
72
- | 0.2699 | 15.0 | 150 | 0.6565 | {'precision': 0.7244897959183674, 'recall': 0.7898640296662547, 'f1': 0.7557658190419871, 'number': 809} | {'precision': 0.34710743801652894, 'recall': 0.35294117647058826, 'f1': 0.35000000000000003, 'number': 119} | {'precision': 0.7786458333333334, 'recall': 0.8422535211267606, 'f1': 0.8092016238159676, 'number': 1065} | 0.7323 | 0.7918 | 0.7608 | 0.8097 |
73
 
74
 
75
  ### Framework versions
 
2
  base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
3
  tags:
4
  - generated_from_trainer
 
 
5
  model-index:
6
  - name: layoutlm-funsd
7
  results: []
 
12
 
13
  # layoutlm-funsd
14
 
15
+ This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the None dataset.
16
  It achieves the following results on the evaluation set:
17
+ - Loss: 0.2227
18
+ - Asic information First name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 20}
19
+ - Asic information Last name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 20}
20
+ - Ncome Eight: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
21
+ - Ncome Eleven: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 11}
22
+ - Ncome Fifteen: {'precision': 0.9, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 9}
23
+ - Ncome Five B: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8571428571428571, 'f1': 0.923076923076923, 'number': 7}
24
+ - Ncome Four B: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
25
+ - Ncome Fourteen: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 6}
26
+ - Ncome Nine: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}
27
+ - Ncome One A: {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 11}
28
+ - Ncome One B: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
29
+ - Ncome One C: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 6}
30
+ - Ncome One D: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8888888888888888, 'f1': 0.9411764705882353, 'number': 9}
31
+ - Ncome One E: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13}
32
+ - Ncome One F: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9090909090909091, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 11}
33
+ - Ncome One G: {'precision': 0.8181818181818182, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9, 'number': 9}
34
+ - Ncome One H: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 10}
35
+ - Ncome One Z: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 12}
36
+ - Ncome Seven: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}
37
+ - Ncome Six B: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9411764705882353, 'number': 8}
38
+ - Ncome Ten: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12}
39
+ - Ncome Thirteen: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 11}
40
+ - Ncome Three B: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.8, 'f1': 0.7272727272727272, 'number': 10}
41
+ - Ncome Twelve: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 7}
42
+ - Ncome Two B: {'precision': 0.875, 'recall': 0.5384615384615384, 'f1': 0.6666666666666667, 'number': 13}
43
+ - Overall Precision: 0.9440
44
+ - Overall Recall: 0.9405
45
+ - Overall F1: 0.9423
46
+ - Overall Accuracy: 0.9442
47
 
48
  ## Model description
49
 
 
63
 
64
  The following hyperparameters were used during training:
65
  - learning_rate: 3e-05
66
+ - train_batch_size: 6
67
  - eval_batch_size: 8
68
  - seed: 42
69
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
70
  - lr_scheduler_type: linear
71
  - num_epochs: 15
 
72
 
73
  ### Training results
74
 
75
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Asic information First name | Asic information Last name | Ncome Eight | Ncome Eleven | Ncome Fifteen | Ncome Five B | Ncome Four B | Ncome Fourteen | Ncome Nine | Ncome One A | Ncome One B | Ncome One C | Ncome One D | Ncome One E | Ncome One F | Ncome One G | Ncome One H | Ncome One Z | Ncome Seven | Ncome Six B | Ncome Ten | Ncome Thirteen | Ncome Three B | Ncome Twelve | Ncome Two B | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
76
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
77
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