layoutlm-funsd
This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlm-base-uncased on the funsd dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.6784
- Answer: {'precision': 0.4630541871921182, 'recall': 0.580964153275649, 'f1': 0.5153508771929824, 'number': 809}
- Header: {'precision': 0.4470588235294118, 'recall': 0.31932773109243695, 'f1': 0.37254901960784315, 'number': 119}
- Question: {'precision': 0.5822259136212624, 'recall': 0.6582159624413145, 'f1': 0.617893345085941, 'number': 1065}
- Overall Precision: 0.5247
- Overall Recall: 0.6066
- Overall F1: 0.5627
- Overall Accuracy: 0.6411
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: 3e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 50
Training results
Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Answer | Header | Question | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1.7288 | 1.0 | 10 | 1.5435 | {'precision': 0.022058823529411766, 'recall': 0.014833127317676144, 'f1': 0.017738359201773836, 'number': 809} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 119} | {'precision': 0.19180633147113593, 'recall': 0.09671361502347418, 'f1': 0.1285892634207241, 'number': 1065} | 0.1064 | 0.0577 | 0.0748 | 0.3266 |
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visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated)
instead.
Model tree for ritutweets46/layoutlm-funsd
Base model
microsoft/layoutlm-base-uncased