layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6

riteshbehera857/layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6

layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6 is a token classification model from riteshbehera857. 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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.safetensors1 GB · 88%

At a glance

Task: Token Classification
Library: transformers
License: cc-by-nc-sa-4.0
Model type: layoutlmv3
Access: Public
Created: Oct 8, 2024
Updated: Oct 8, 2024
SHA: b4392be8

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Base models

microsoft/layoutlmv3-base

Model card

From the Hugging Face model README

layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.0218
B-b-address: {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12}
B-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
B-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
B-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
B-s-address: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 16}
B-s-name: {'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 10}
B-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
E-b-address: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12}
E-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
E-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
E-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
E-s-address: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9411764705882353, 'number': 16}
E-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
E-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
I-b-address: {'precision': 0.9921875, 'recall': 0.9844961240310077, 'f1': 0.9883268482490272, 'number': 129}
I-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}
I-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
I-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 6}
I-s-address: {'precision': 0.995575221238938, 'recall': 0.995575221238938, 'f1': 0.995575221238938, 'number': 226}
I-s-name: {'precision': 0.96, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9795918367346939, 'number': 24}
S-gst no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
S-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
S-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 6}
S-order no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
S-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
Overall Precision: 0.9819
Overall Recall: 0.9890
Overall F1: 0.9854
Overall Accuracy: 0.9964

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: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 40

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	B-b-address	B-b-name	B-invoice no	B-order date	B-s-address	B-s-name	B-total gross	E-b-address	E-b-name	E-invoice no	E-order date	E-s-address	E-s-name	E-total gross	I-b-address	I-b-name	I-invoice no	I-order date	I-s-address	I-s-name	S-gst no	S-invoice no	S-order date	S-order no	S-total gross	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
1.6429	1.0	12	0.8324	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 129}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 226}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	0.0	0.0	0.0	0.8007
0.8855	2.0	24	0.5921	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 129}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.3779264214046823, 'recall': 1.0, 'f1': 0.5485436893203884, 'number': 226}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	0.3779	0.4132	0.3948	0.8466
0.614	3.0	36	0.3749	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.46691176470588236, 'recall': 0.9844961240310077, 'f1': 0.6334164588528679, 'number': 129}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.8308823529411765, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9076305220883534, 'number': 226}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	0.6489	0.6453	0.6471	0.9242
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The model card is truncated. Read the rest on Hugging Face.

Task: Token Classification
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License: cc-by-nc-sa-4.0
Created: Oct 8, 2024
Updated: Oct 8, 2024