File size: 20,784 Bytes
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---
license: mit
base_model: SCUT-DLVCLab/lilt-infoxlm-base
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: menu-lilt-model-XLM-v3
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. -->
# menu-lilt-model-XLM-v3
This model is a fine-tuned version of [SCUT-DLVCLab/lilt-infoxlm-base](https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/lilt-infoxlm-base) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0006
- Created: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 18}
- Created Label: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 18}
- Day Menu Label: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 126}
- Diet: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 101}
- Meal: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4824}
- Meal Label: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 42}
- Meal Note Label: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 209}
- Menu Name: {'precision': 0.9130434782608695, 'recall': 0.9545454545454546, 'f1': 0.9333333333333332, 'number': 22}
- School Type: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
- Tag Value: {'precision': 0.974025974025974, 'recall': 0.9868421052631579, 'f1': 0.9803921568627451, 'number': 76}
- Validity: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 54}
- Validity Detail: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
- Weekday: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 275}
- Week Count: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 230}
- Overall Precision: 0.9993
- Overall Recall: 0.9997
- Overall F1: 0.9995
- Overall Accuracy: 0.9999
## 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
- training_steps: 2500
- mixed_precision_training: Native AMP
### Training results
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Created | Created Label | Day Menu Label | Diet | Meal | Meal Label | Meal Note Label | Menu Name | School Type | Tag Value | Validity | Validity Detail | Weekday | Week Count | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-------:|:----:|:---------------:|:----------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
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