layoutlm_hug

Monsif99/layoutlm_hug

layoutlm_hug is a token classification model from Monsif99. Use it when you need labels on individual words, such as names. It is set up for transformers.

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Hugging Face

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Task: Token Classification
Library: transformers
Model type: layoutlm
Access: Public
Created: Nov 1, 2023
Updated: Nov 1, 2023
SHA: 2a4d9845

Try a prompt

Base models

microsoft/layoutlm-base-uncased

Model card

From the Hugging Face model README

layoutlm_hug

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlm-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0000
Company Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}
Date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
Immatriculation: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
Location Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
Product Center: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
Product Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
Quantity: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
Receipt Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
Time: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}
Overall Precision: 1.0
Overall Recall: 1.0
Overall F1: 1.0
Overall Accuracy: 1.0

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: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 400

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Company Name	Date	Immatriculation	Location Number	Product Center	Product Name	Quantity	Receipt Number	Time	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.7961	1.0	43	0.0912	{'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8823529411764706, 'number': 15}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.9473684210526315, 'f1': 0.972972972972973, 'number': 19}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.8421052631578947, 'f1': 0.9142857142857143, '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': 19}	0.9708	0.9708	0.9708	0.9708
0.0574	2.0	86	0.0236	{'precision': 0.9375, 'recall': 1.0, 'f1': 0.967741935483871, 'number': 15}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 19}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.9473684210526315, 'f1': 0.972972972972973, 'number': 19}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'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': 19}	0.9927	0.9927	0.9927	0.9927
0.0247	3.0	129	0.0141	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}	{'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': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'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': 19}	1.0	1.0	1.0	1.0
0.0215	4.0	172	0.0145	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}	{'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': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'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': 19}	1.0	1.0	1.0	1.0
0.0177	5.0	215	0.0146	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}	{'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': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'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': 19}	1.0	1.0	1.0	1.0
0.0119	6.0	258	0.0146	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}	{'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': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'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': 19}	1.0	1.0	1.0	1.0
0.0122	7.0	301	0.0103	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}	{'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': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'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': 19}	1.0	1.0	1.0	1.0
0.0129	8.0	344	0.0090	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}	{'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': 4}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'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': 19}	1.0	1.0	1.0	1.0
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The model card is truncated. Read the rest on Hugging Face.

Task: Token Classification
Library: transformers
Type: layoutlm
Created: Nov 1, 2023
Updated: Nov 1, 2023