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@@ -14,7 +14,7 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
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: 0.0048
18
  - Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
19
  - Andom number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
20
  - Ather Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
@@ -52,23 +52,23 @@ The following hyperparameters were used during training:
52
 
53
  ### Training results
54
 
55
- | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ame | Andom number | Ather Name | Itle | Lace Of Birth | Other Name | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
56
- |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
57
- | 2.1325 | 1.0 | 6 | 1.3047 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.05263157894736842, 'f1': 0.1, 'number': 19} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | 0.0667 | 0.0123 | 0.0208 | 0.7927 |
58
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59
- | 0.5243 | 3.0 | 18 | 0.3361 | {'precision': 0.4358974358974359, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.5862068965517242, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.875, 'recall': 0.3684210526315789, 'f1': 0.5185185185185185, 'number': 19}| 0.6515 | 0.5309 | 0.5850 | 0.9228 |
60
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61
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62
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63
- | 0.0885 | 7.0 | 42 | 0.0352 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
64
- | 0.0559 | 8.0 | 48 | 0.0190 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
65
- | 0.0356 | 9.0 | 54 | 0.0123 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
66
- | 0.0259 | 10.0 | 60 | 0.0091 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
67
- | 0.0209 | 11.0 | 66 | 0.0071 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
68
- | 0.0185 | 12.0 | 72 | 0.0060 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
69
- | 0.0169 | 13.0 | 78 | 0.0053 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
70
- | 0.0165 | 14.0 | 84 | 0.0049 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
71
- | 0.0197 | 15.0 | 90 | 0.0048 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
72
 
73
 
74
  ### Framework versions
 
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: 0.0043
18
  - Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
19
  - Andom number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
20
  - Ather Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
 
52
 
53
  ### Training results
54
 
55
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Ame | Andom number | Ather Name | Lace Of Birth | Other Name | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
56
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
57
+ | 1.9017 | 1.0 | 6 | 1.1501 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 5} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 19} | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7967 |
58
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59
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60
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61
+ | 0.1669 | 5.0 | 30 | 0.0903 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 0.8947368421052632, 'f1': 0.918918918918919, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 5} | {'precision': 0.8260869565217391, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9047619047619047, 'number': 19} | 0.9383 | 0.9383 | 0.9383 | 0.9898 |
62
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63
+ | 0.0637 | 7.0 | 42 | 0.0232 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
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65
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66
+ | 0.02 | 10.0 | 60 | 0.0068 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
67
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68
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69
+ | 0.0126 | 13.0 | 78 | 0.0047 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19} | 1.0 | 1.0 | 1.0 | 1.0 |
70
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