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riteshbehera857/layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-5

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Model Card

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layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-5

This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv3-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • —Loss: 0.0523
  • —B-b-address: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 12}
  • —B-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —B-invoice no: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
  • —B-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
  • —B-s-address: {'precision': 0.8333333333333334, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.8823529411764706, 'number': 16}
  • —B-s-name: {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 10}
  • —B-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • —E-b-address: {'precision': 1.0, 'recall': 0.8333333333333334, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 12}
  • —E-b-name: {'precision': 0.9090909090909091, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9523809523809523, 'number': 10}
  • —E-invoice no: {'precision': 0.5, 'recall': 1.0, 'f1': 0.6666666666666666, 'number': 1}
  • —E-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}
  • —E-s-address: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 16}
  • —E-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —E-total gross: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}
  • —I-b-address: {'precision': 0.9661016949152542, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9827586206896551, 'number': 114}
  • —I-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
  • —I-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • —I-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 4}
  • —I-s-address: {'precision': 0.9956331877729258, 'recall': 0.991304347826087, 'f1': 0.9934640522875816, 'number': 230}
  • —I-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 39}
  • —S-b-address: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
  • —S-gst no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —S-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
  • —S-order date: {'precision': 0.7777777777777778, 'recall': 1.0, 'f1': 0.8750000000000001, 'number': 7}
  • —S-order no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —S-s-address: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
  • —S-total gross: {'precision': 0.9, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9473684210526316, 'number': 9}
  • —Overall Precision: 0.9746
  • —Overall Recall: 0.9729
  • —Overall F1: 0.9738
  • —Overall Accuracy: 0.9932

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
  • —trainbatchsize: 8
  • —evalbatchsize: 8
  • —seed: 42
  • —optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • —lrschedulertype: linear
  • —num_epochs: 25

Training results

Training LossEpochStepValidation LossB-b-addressB-b-nameB-invoice noB-order dateB-s-addressB-s-nameB-total grossE-b-addressE-b-nameE-invoice noE-order dateE-s-addressE-s-nameE-total grossI-b-addressI-b-nameI-invoice noI-order dateI-s-addressI-s-nameS-b-addressS-gst noS-invoice noS-order dateS-order noS-s-addressS-total grossOverall PrecisionOverall RecallOverall F1Overall Accuracy
1.69631.0121.0260{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 114}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 4}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 230}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 39}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}0.00.00.00.7647
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