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layoutlmv2-cord-1

Token Classification
Transformers
TensorBoard
Safetensors
layoutlm
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
layoutlmv2-cord-1
File size: 125,799 Bytes 
7a036ef
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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---
license: cc-by-nc-sa-4.0
base_model: microsoft/layoutlmv2-base-uncased
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: layoutlmv2-cord-1
  results: []
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# layoutlmv2-cord-1

This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlmv2-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlmv2-base-uncased) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.1104
- Enu.cnt: {'precision': 0.8259109311740891, 'recall': 0.9272727272727272, 'f1': 0.8736616702355461, 'number': 220}
- Enu.discountprice: {'precision': 0.14285714285714285, 'recall': 0.2, 'f1': 0.16666666666666666, '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': 0.6012461059190031, 'recall': 0.7689243027888446, 'f1': 0.6748251748251748, 'number': 251}
- Enu.num: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}
- Enu.price: {'precision': 0.6980392156862745, 'recall': 0.7235772357723578, 'f1': 0.7105788423153693, 'number': 246}
- Enu.sub.cnt: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.11764705882352941, 'f1': 0.2, 'number': 17}
- Enu.sub.nm: {'precision': 0.07692307692307693, 'recall': 0.06451612903225806, 'f1': 0.07017543859649122, 'number': 31}
- Enu.sub.price: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5, 'number': 20}
- Enu.unitprice: {'precision': 0.5166666666666667, 'recall': 0.4626865671641791, 'f1': 0.4881889763779528, 'number': 67}
- Otal.cashprice: {'precision': 0.2831858407079646, 'recall': 0.47058823529411764, 'f1': 0.35359116022099446, 'number': 68}
- Otal.changeprice: {'precision': 0.21739130434782608, 'recall': 0.35714285714285715, 'f1': 0.27027027027027023, 'number': 56}
- Otal.creditcardprice: {'precision': 0.08, 'recall': 0.125, 'f1': 0.09756097560975609, 'number': 16}
- Otal.emoneyprice: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
- Otal.menuqty Cnt: {'precision': 0.16666666666666666, 'recall': 0.27586206896551724, 'f1': 0.2077922077922078, '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': 0.2348993288590604, 'recall': 0.3684210526315789, 'f1': 0.28688524590163933, 'number': 95}
- Ub Total.discount Price: {'precision': 0.14285714285714285, 'recall': 0.14285714285714285, 'f1': 0.14285714285714285, 'number': 7}
- Ub Total.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}
- Ub Total.service Price: {'precision': 0.03571428571428571, 'recall': 0.08333333333333333, 'f1': 0.05, 'number': 12}
- Ub Total.subtotal Price: {'precision': 0.2336448598130841, 'recall': 0.38461538461538464, 'f1': 0.29069767441860467, 'number': 65}
- Ub Total.tax Price: {'precision': 0.16455696202531644, 'recall': 0.3023255813953488, 'f1': 0.21311475409836064, 'number': 43}
- Overall Precision: 0.4682
- Overall Recall: 0.5850
- Overall F1: 0.5201
- Overall Accuracy: 0.7215

## 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-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 |
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