lilt-en-aadhaar

This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.0950
• Adhaar Number: {'precision': 0.9523809523809523, 'recall': 1.0, 'f1': 0.975609756097561, 'number': 20}
• Ame: {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 0.9230769230769231, 'f1': 0.9230769230769231, 'number': 13}
• Ather Name: {'precision': 0.5, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 3}
• Ather Name Back: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
• Ather Name Front Top: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
• Ddress Back: {'precision': 0.9032258064516129, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.8615384615384616, 'number': 34}
• Ddress Front: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16}
• Ender: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 12}
• Ob: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 13}
• Obile Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5}
• Ther: {'precision': 0.898876404494382, 'recall': 0.8791208791208791, 'f1': 0.8888888888888888, 'number': 91}
• Overall Precision: 0.9256
• Overall Recall: 0.9045
• Overall F1: 0.9149
• Overall Accuracy: 0.9923

Model description

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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	Adhaar Number	Ame	Ather Name	Ather Name Back	Ather Name Front Top	Ddress Back	Ddress Front	Ender	Ob	Obile Number	Ther	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.185	15.38	200	0.0832	{'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 20}	{'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 13}	{'precision': 0.5, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.5714285714285715, 'number': 3}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}	{'precision': 0.8484848484848485, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.8358208955223881, 'number': 34}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 12}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 13}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5}	{'precision': 0.8539325842696629, 'recall': 0.8351648351648352, 'f1': 0.8444444444444446, 'number': 91}	0.8940	0.8818	0.8879	0.9884
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