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layoutlmv2-cord
cuongdz01/layoutlmv2-cord
layoutlmv2-cord is a token classification model from cuongdz01. Use it when you need labels on individual words, such as names. It is set up for transformers. The card lists the license as cc-by-nc-sa-4.0.
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- Task
- Token Classification
- Library
- transformers
- License
- cc-by-nc-sa-4.0
- Model type
- layoutlm
- Access
- Public
- Created
- Jan 2, 2024
- Updated
- Jan 2, 2024
- SHA
- 7f9942de
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Model card
From the Hugging Face model README
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layoutlmv2-cord
This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv2-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.4395
- Enu.cnt: {'precision': 0.7651515151515151, 'recall': 0.9181818181818182, 'f1': 0.8347107438016529, 'number': 220}
- Enu.discountprice: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}
- Enu.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Enu.itemsubtotal: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
- Enu.nm: {'precision': 0.34068627450980393, 'recall': 0.5537848605577689, 'f1': 0.4218512898330804, 'number': 251}
- Enu.num: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}
- Enu.price: {'precision': 0.42507645259938837, 'recall': 0.5650406504065041, 'f1': 0.48516579406631766, 'number': 246}
- Enu.sub.cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}
- Enu.sub.nm: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31}
- Enu.sub.price: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20}
- Enu.unitprice: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 67}
- Otal.cashprice: {'precision': 0.18584070796460178, 'recall': 0.3088235294117647, 'f1': 0.23204419889502761, 'number': 68}
- Otal.changeprice: {'precision': 0.11764705882352941, 'recall': 0.25, 'f1': 0.15999999999999998, 'number': 56}
- Otal.creditcardprice: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}
- Otal.emoneyprice: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
- Otal.menuqty Cnt: {'precision': 0.043478260869565216, 'recall': 0.034482758620689655, 'f1': 0.038461538461538464, 'number': 29}
- Otal.menutype Cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
- Otal.total Etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Otal.total Price: {'precision': 0.1, 'recall': 0.21052631578947367, 'f1': 0.13559322033898305, 'number': 95}
- Ub Total.discount Price: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
- Ub Total.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}
- Ub Total.service Price: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}
- Ub Total.subtotal Price: {'precision': 0.0425531914893617, 'recall': 0.06153846153846154, 'f1': 0.050314465408805034, 'number': 65}
- Ub Total.tax Price: {'precision': 0.061855670103092786, 'recall': 0.13953488372093023, 'f1': 0.08571428571428572, 'number': 43}
- Overall Precision: 0.325
- Overall Recall: 0.4219
- Overall F1: 0.3672
- Overall Accuracy: 0.5935
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: 1e-06
- 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
- mixed_precision_training: Native AMP
Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Enu.cnt | Enu.discountprice | Enu.etc | Enu.itemsubtotal | Enu.nm | Enu.num | Enu.price | Enu.sub.cnt | Enu.sub.nm | Enu.sub.price | Enu.unitprice | Otal.cashprice | Otal.changeprice | Otal.creditcardprice | Otal.emoneyprice | Otal.menuqty Cnt | Otal.menutype Cnt | Otal.total Etc | Otal.total Price | Ub Total.discount Price | Ub Total.etc | Ub Total.service Price | Ub Total.subtotal Price | Ub Total.tax Price | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2.7952 | 1.0 | 50 | 2.5362 | {'precision': 0.5675675675675675, 'recall': 0.09545454545454546, 'f1': 0.16342412451361868, 'number': 220} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.028925619834710745, 'recall': 0.027888446215139442, 'f1': 0.028397565922920892, 'number': 251} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} | {'precision': 0.12380952380952381, 'recall': 0.052845528455284556, 'f1': 0.07407407407407407, 'number': 246} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 67} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 68} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 95} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | 0.1012 | 0.0317 | 0.0483 | 0.2789 |
| 2.501 | 2.0 | 100 | 2.4117 | {'precision': 0.7821782178217822, 'recall': 0.35909090909090907, 'f1': 0.49221183800623053, 'number': 220} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.05652173913043478, 'recall': 0.05179282868525897, 'f1': 0.05405405405405406, 'number': 251} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} | {'precision': 0.21739130434782608, 'recall': 0.04065040650406504, 'f1': 0.0684931506849315, 'number': 246} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 67} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 68} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.05263157894736842, 'recall': 0.010526315789473684, 'f1': 0.017543859649122806, 'number': 95} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | 0.2588 | 0.0796 | 0.1217 | 0.3185 |
| 2.3916 | 3.0 | 150 | 2.3151 | {'precision': 0.7486910994764397, 'recall': 0.65, 'f1': 0.6958637469586374, 'number': 220} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.0700280112044818, 'recall': 0.099601593625498, 'f1': 0.08223684210526315, 'number': 251} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11} | {'precision': 0.2542372881355932, 'recall': 0.06097560975609756, 'f1': 0.09836065573770492, 'number': 246} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 67} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 68} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.036585365853658534, 'recall': 0.031578947368421054, 'f1': 0.03389830508474576, 'number': 95} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43} | 0.2672 | 0.1437 | 0.1869 | 0.3648 |
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- Task
- Token Classification
- Library
- transformers
- Type
- layoutlm
- License
- cc-by-nc-sa-4.0
- Created
- Jan 2, 2024
- Updated
- Jan 2, 2024