layoutlm-funsd

venneladondapati/layoutlm-funsd

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

should probably proofread and complete it, then remove this comment. --

Downloads · 30 days

18% of all-time downloads

All-time downloads

Public

Repo size

24.1 GB

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.bin451 MB · 100%

At a glance

Task: Token Classification
Library: transformers
Model type: layoutlm
Access: Public
Created: Sep 5, 2023
Updated: Sep 20, 2023
SHA: 08aa7f37

Try a prompt

Base models

microsoft/layoutlm-base-uncased

Model card

From the Hugging Face model README

layoutlm-funsd

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

Loss: 0.3560
Section Header: {'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}
Title: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
Overall Precision: 0.4
Overall Recall: 0.6667
Overall F1: 0.5
Overall Accuracy: 0.8387

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: 100

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Section Header	Title	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
1.3355	1.0	1	1.3373	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.6774
1.171	2.0	2	1.1834	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.3333	0.3333	0.3333	0.7097
1.0591	3.0	3	1.0748	{'precision': 0.3333333333333333, 'recall': 0.5, 'f1': 0.4, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.3333	0.3333	0.3333	0.7419
0.9351	4.0	4	1.0149	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.7097
0.819	5.0	5	0.9541	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.7419
0.7066	6.0	6	0.8901	{'precision': 0.4, 'recall': 1.0, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.7742
0.6495	7.0	7	0.8181	{'precision': 0.4, 'recall': 1.0, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.7742
0.5714	8.0	8	0.7475	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.5216	9.0	9	0.6791	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.446	10.0	10	0.6291	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.3918	11.0	11	0.5872	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.3456	12.0	12	0.5539	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.8387
0.3092	13.0	13	0.5255	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.8387
0.2578	14.0	14	0.5034	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.8387
0.2314	15.0	15	0.4829	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.8387
0.2031	16.0	16	0.4644	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.8387
0.1719	17.0	17	0.4491	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.8387
0.1563	18.0	18	0.4385	{'precision': 0.25, 'recall': 0.5, 'f1': 0.3333333333333333, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.25	0.3333	0.2857	0.8065
0.1457	19.0	19	0.4304	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.1269	20.0	20	0.4228	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.1043	21.0	21	0.4163	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.1036	22.0	22	0.4105	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.0893	23.0	23	0.4046	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.0841	24.0	24	0.3991	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.0737	25.0	25	0.3951	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.0658	26.0	26	0.3908	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.0625	27.0	27	0.3883	{'precision': 0.2, 'recall': 0.5, 'f1': 0.28571428571428575, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.2	0.3333	0.25	0.8065
0.0564	28.0	28	0.3885	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.0469	29.0	29	0.3888	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.0464	30.0	30	0.3888	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.0425	31.0	31	0.3877	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.04	32.0	32	0.3891	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.0312	33.0	33	0.3920	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.5	0.6667	0.5714	0.8387
0.0287	34.0	34	0.3923	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0281	35.0	35	0.3900	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0258	36.0	36	0.3876	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0213	37.0	37	0.3852	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0193	38.0	38	0.3834	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0189	39.0	39	0.3821	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0166	40.0	40	0.3802	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0162	41.0	41	0.3801	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.016	42.0	42	0.3811	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0134	43.0	43	0.3820	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0136	44.0	44	0.3827	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.013	45.0	45	0.3842	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0136	46.0	46	0.3846	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0114	47.0	47	0.3854	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0115	48.0	48	0.3852	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0105	49.0	49	0.3847	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0109	50.0	50	0.3835	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0099	51.0	51	0.3822	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0095	52.0	52	0.3805	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0091	53.0	53	0.3789	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0096	54.0	54	0.3772	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0085	55.0	55	0.3757	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0091	56.0	56	0.3743	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0088	57.0	57	0.3727	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0091	58.0	58	0.3710	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0082	59.0	59	0.3698	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0079	60.0	60	0.3685	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.008	61.0	61	0.3671	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.007	62.0	62	0.3655	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0073	63.0	63	0.3646	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0068	64.0	64	0.3637	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0068	65.0	65	0.3626	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0068	66.0	66	0.3614	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0066	67.0	67	0.3610	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0063	68.0	68	0.3604	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0061	69.0	69	0.3602	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0074	70.0	70	0.3594	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0064	71.0	71	0.3591	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0061	72.0	72	0.3586	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0063	73.0	73	0.3587	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0059	74.0	74	0.3586	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0065	75.0	75	0.3591	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0061	76.0	76	0.3589	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.006	77.0	77	0.3594	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0058	78.0	78	0.3590	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0057	79.0	79	0.3593	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0056	80.0	80	0.3587	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0056	81.0	81	0.3588	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0056	82.0	82	0.3582	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0058	83.0	83	0.3581	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0053	84.0	84	0.3575	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0054	85.0	85	0.3572	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0059	86.0	86	0.3574	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0057	87.0	87	0.3571	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0056	88.0	88	0.3567	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0052	89.0	89	0.3561	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0051	90.0	90	0.3561	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0055	91.0	91	0.3561	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0056	92.0	92	0.3558	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0057	93.0	93	0.3557	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0055	94.0	94	0.3555	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0053	95.0	95	0.3552	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0058	96.0	96	0.3552	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0055	97.0	97	0.3558	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0052	98.0	98	0.3557	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0054	99.0	99	0.3560	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387
0.0055	100.0	100	0.3560	{'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}	0.4	0.6667	0.5	0.8387

Framework versions

Transformers 4.33.2
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3

Task: Token Classification
Library: transformers
Type: layoutlm
Created: Sep 5, 2023
Updated: Sep 20, 2023