--- 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](https://huggingface.co/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': 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