README.md

metadata

license: mit
base_model: SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: lilt-en-combined
    results: []

lilt-en-combined

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: 0.0876
• Adhaar Number: {'precision': 0.975, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9873417721518987, 'number': 39}
• Ame: {'precision': 0.9516129032258065, 'recall': 0.9516129032258065, 'f1': 0.9516129032258065, 'number': 62}
• 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': 20}
• Ast Name: {'precision': 0.8947368421052632, 'recall': 0.9444444444444444, 'f1': 0.918918918918919, 'number': 18}
• Ate Of Expiry: {'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 20}
• Ather Name: {'precision': 0.9354838709677419, 'recall': 0.9354838709677419, 'f1': 0.9354838709677419, 'number': 31}
• Ather Name Back: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17}
• Ather Name Front Top: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12}
• Ddress: {'precision': 0.8, 'recall': 0.75, 'f1': 0.7741935483870969, 'number': 16}
• Ddress Back: {'precision': 0.9384615384615385, 'recall': 0.8970588235294118, 'f1': 0.9172932330827067, 'number': 68}
• Ddress Front: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 49}
• Ender: {'precision': 1.0, 'recall': 0.9512195121951219, 'f1': 0.975, 'number': 41}
• Ob: {'precision': 0.9833333333333333, 'recall': 0.9833333333333333, 'f1': 0.9833333333333333, 'number': 60}
• Obile Number: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
• Other Name: {'precision': 0.5, 'recall': 0.6153846153846154, 'f1': 0.5517241379310345, 'number': 13}
• Rz Passport: {'precision': 0.9565217391304348, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 23}
• Ther: {'precision': 0.9044943820224719, 'recall': 0.9044943820224719, 'f1': 0.9044943820224719, 'number': 356}
• Overall Precision: 0.9300
• Overall Recall: 0.9289
• Overall F1: 0.9294
• Overall Accuracy: 0.9909

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
0.3119	3.45	200	0.1237	{'precision': 0.975, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9873417721518987, 'number': 39}	{'precision': 0.8833333333333333, 'recall': 0.8548387096774194, 'f1': 0.8688524590163934, 'number': 62}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 20}	{'precision': 0.7894736842105263, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.8108108108108109, 'number': 18}	{'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.75, 'f1': 0.8108108108108107, 'number': 20}	{'precision': 0.9, 'recall': 0.8709677419354839, 'f1': 0.8852459016393444, 'number': 31}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 17}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 12}	{'precision': 0.4, 'recall': 0.25, 'f1': 0.3076923076923077, 'number': 16}	{'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.8549618320610687, 'number': 68}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.9795918367346939, 'f1': 0.9896907216494846, 'number': 49}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.926829268292683, 'f1': 0.9620253164556963, 'number': 41}	{'precision': 1.0, 'recall': 0.9666666666666667, 'f1': 0.983050847457627, 'number': 60}	{'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}	{'precision': 0.5384615384615384, 'recall': 0.5384615384615384, 'f1': 0.5384615384615384, 'number': 13}	{'precision': 0.9565217391304348, 'recall': 0.9565217391304348, 'f1': 0.9565217391304348, 'number': 23}	{'precision': 0.8497109826589595, 'recall': 0.8258426966292135, 'f1': 0.8376068376068376, 'number': 356}	0.8942	0.8624	0.8780	0.9788
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