File size: 28,538 Bytes
2cc1ea5 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 |
---
license: mit
base_model: SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base
tags:
- generated_from_trainer
model-index:
- name: lilt-en-combined-azure
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. -->
# lilt-en-combined-azure
This model is a fine-tuned version of [SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base](https://huggingface.co/SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base) on the None dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0073
- Adhaar Number: {'precision': 0.9130434782608695, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9545454545454545, 'number': 21}
- Ame: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47}
- An Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17}
- Assport Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}
- Ast Name: {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13}
- Ate Of Expiry: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15}
- Ather Name: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24}
- Ather Name Back: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5}
- Ather Name Front Top: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12}
- Ddress: {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5}
- Ddress Back: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12}
- Ddress Front: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 29}
- Ender: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30}
- Ob: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47}
- Obile Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
- Other Name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
- Rz Passport: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16}
- Ther: {'precision': 0.9641255605381166, 'recall': 0.9728506787330317, 'f1': 0.9684684684684685, 'number': 221}
- Overall Precision: 0.9725
- Overall Recall: 0.9779
- Overall F1: 0.9752
- Overall Accuracy: 0.9986
## 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 | Adhaar Number | Ame | An Number | Assport Number | Ast Name | Ate Of Expiry | Ather Name | Ather Name Back | Ather Name Front Top | Ddress | Ddress Back | Ddress Front | Ender | Ob | Obile Number | Other Name | Rz Passport | Ther | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-------:|:----:|:---------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-------------------------------------------------------------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 0.2004 | 4.0816 | 200 | 0.0211 | {'precision': 0.9047619047619048, 'recall': 0.9047619047619048, 'f1': 0.9047619047619048, 'number': 21} | {'precision': 0.8979591836734694, 'recall': 0.9361702127659575, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.7857142857142857, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8148148148148148, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12} | {'precision': 0.6, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6, 'number': 5} | {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 0.5833333333333334, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 12} | {'precision': 0.9354838709677419, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9666666666666666, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 30} | {'precision': 0.9787234042553191, 'recall': 0.9787234042553191, 'f1': 0.9787234042553191, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 0.9375, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.9375, 'number': 16} | {'precision': 0.9377777777777778, 'recall': 0.9547511312217195, 'f1': 0.9461883408071748, 'number': 221} | 0.9341 | 0.9392 | 0.9366 | 0.9945 |
| 0.0105 | 8.1633 | 400 | 0.0096 | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9523809523809523, 'f1': 0.975609756097561, 'number': 21} | {'precision': 0.9583333333333334, 'recall': 0.9787234042553191, 'f1': 0.968421052631579, 'number': 47} | {'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9714285714285714, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.9655172413793104, 'number': 15} | {'precision': 0.84, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8571428571428572, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.9504504504504504, 'recall': 0.9547511312217195, 'f1': 0.9525959367945823, 'number': 221} | 0.9614 | 0.9632 | 0.9623 | 0.9979 |
| 0.0053 | 12.2449 | 600 | 0.0192 | {'precision': 0.7692307692307693, 'recall': 0.9523809523809523, 'f1': 0.8510638297872339, 'number': 21} | {'precision': 0.9787234042553191, 'recall': 0.9787234042553191, 'f1': 0.9787234042553191, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.9655172413793104, 'number': 15} | {'precision': 0.9583333333333334, 'recall': 0.9583333333333334, 'f1': 0.9583333333333334, 'number': 24} | {'precision': 0.8, 'recall': 0.8, 'f1': 0.8000000000000002, 'number': 5} | {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 29} | {'precision': 0.9666666666666667, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.9666666666666667, 'number': 30} | {'precision': 0.9791666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9894736842105264, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.9377777777777778, 'recall': 0.9547511312217195, 'f1': 0.9461883408071748, 'number': 221} | 0.9493 | 0.9650 | 0.9571 | 0.9961 |
| 0.0028 | 16.3265 | 800 | 0.0144 | {'precision': 0.9523809523809523, 'recall': 0.9523809523809523, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 21} | {'precision': 0.9787234042553191, 'recall': 0.9787234042553191, 'f1': 0.9787234042553191, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 13} | {'precision': 0.9333333333333333, 'recall': 0.9333333333333333, 'f1': 0.9333333333333333, 'number': 15} | {'precision': 0.9583333333333334, 'recall': 0.9583333333333334, 'f1': 0.9583333333333334, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.2, 'recall': 0.2, 'f1': 0.20000000000000004, 'number': 5} | {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8333333333333334, 'number': 12} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.9684684684684685, 'recall': 0.9728506787330317, 'f1': 0.9706546275395034, 'number': 221} | 0.9687 | 0.9687 | 0.9687 | 0.9979 |
| 0.0018 | 20.4082 | 1000 | 0.0146 | {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 0.9523809523809523, 'f1': 0.9302325581395349, 'number': 21} | {'precision': 0.9791666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9894736842105264, 'number': 47} | {'precision': 0.9444444444444444, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9714285714285714, 'number': 17} | {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9375, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.84, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8571428571428572, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12} | {'precision': 0.25, 'recall': 0.2, 'f1': 0.22222222222222224, 'number': 5} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12} | {'precision': 0.9, 'recall': 0.9310344827586207, 'f1': 0.9152542372881356, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 0.9791666666666666, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9894736842105264, 'number': 47} | {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.9383259911894273, 'recall': 0.9638009049773756, 'f1': 0.950892857142857, 'number': 221} | 0.9372 | 0.9613 | 0.9491 | 0.9968 |
| 0.0008 | 24.4898 | 1200 | 0.0076 | {'precision': 0.9130434782608695, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9545454545454545, 'number': 21} | {'precision': 0.9583333333333334, 'recall': 0.9787234042553191, 'f1': 0.968421052631579, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.84, 'recall': 0.875, 'f1': 0.8571428571428572, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.9596412556053812, 'recall': 0.9683257918552036, 'f1': 0.9639639639639639, 'number': 221} | 0.9635 | 0.9724 | 0.9679 | 0.9982 |
| 0.0004 | 28.5714 | 1400 | 0.0073 | {'precision': 0.9130434782608695, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9545454545454545, 'number': 21} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.9641255605381166, 'recall': 0.9728506787330317, 'f1': 0.9684684684684685, 'number': 221} | 0.9725 | 0.9779 | 0.9752 | 0.9986 |
| 0.0003 | 32.6531 | 1600 | 0.0084 | {'precision': 0.9545454545454546, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9767441860465117, 'number': 21} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 12} | {'precision': 0.9655172413793104, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.9655172413793104, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.9596412556053812, 'recall': 0.9683257918552036, 'f1': 0.9639639639639639, 'number': 221} | 0.9689 | 0.9742 | 0.9715 | 0.9984 |
| 0.0002 | 36.7347 | 1800 | 0.0088 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 21} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 12} | {'precision': 0.9655172413793104, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.9655172413793104, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.963963963963964, 'recall': 0.9683257918552036, 'f1': 0.9661399548532732, 'number': 221} | 0.9724 | 0.9742 | 0.9733 | 0.9986 |
| 0.0001 | 40.8163 | 2000 | 0.0090 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 21} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 12} | {'precision': 0.9655172413793104, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.9655172413793104, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.963963963963964, 'recall': 0.9683257918552036, 'f1': 0.9661399548532732, 'number': 221} | 0.9724 | 0.9742 | 0.9733 | 0.9986 |
| 0.0001 | 44.8980 | 2200 | 0.0100 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 21} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 12} | {'precision': 0.9655172413793104, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.9655172413793104, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.963963963963964, 'recall': 0.9683257918552036, 'f1': 0.9661399548532732, 'number': 221} | 0.9724 | 0.9742 | 0.9733 | 0.9986 |
| 0.0001 | 48.9796 | 2400 | 0.0103 | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 21} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9285714285714286, 'recall': 1.0, 'f1': 0.962962962962963, 'number': 13} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 15} | {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 24} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 5} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12} | {'precision': 0.75, 'recall': 0.6, 'f1': 0.6666666666666665, 'number': 5} | {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.8799999999999999, 'number': 12} | {'precision': 0.9655172413793104, 'recall': 0.9655172413793104, 'f1': 0.9655172413793104, 'number': 29} | {'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 30} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 47} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4} | {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16} | {'precision': 0.963963963963964, 'recall': 0.9683257918552036, 'f1': 0.9661399548532732, 'number': 221} | 0.9724 | 0.9742 | 0.9733 | 0.9986 |
### Framework versions
- Transformers 4.41.2
- Pytorch 2.3.0+cu121
- Datasets 2.19.2
- Tokenizers 0.19.1
|