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riteshbehera857/layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6

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Model Card

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layoutlmv3-finetuned-ubiai-dataset-invoice-6

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: 0.0218
  • —B-b-address: {'precision': 0.9230769230769231, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9600000000000001, 'number': 12}
  • —B-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —B-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • —B-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
  • —B-s-address: {'precision': 0.8823529411764706, 'recall': 0.9375, 'f1': 0.9090909090909091, 'number': 16}
  • —B-s-name: {'precision': 0.9, 'recall': 0.9, 'f1': 0.9, 'number': 10}
  • —B-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • —E-b-address: {'precision': 0.9166666666666666, 'recall': 0.9166666666666666, 'f1': 0.9166666666666666, 'number': 12}
  • —E-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —E-invoice no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • —E-order date: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 3}
  • —E-s-address: {'precision': 0.8888888888888888, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9411764705882353, 'number': 16}
  • —E-s-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —E-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 1}
  • —I-b-address: {'precision': 0.9921875, 'recall': 0.9844961240310077, 'f1': 0.9883268482490272, 'number': 129}
  • —I-b-name: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 11}
  • —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': 6}
  • —I-s-address: {'precision': 0.995575221238938, 'recall': 0.995575221238938, 'f1': 0.995575221238938, 'number': 226}
  • —I-s-name: {'precision': 0.96, 'recall': 1.0, 'f1': 0.9795918367346939, 'number': 24}
  • —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': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 6}
  • —S-order no: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 10}
  • —S-total gross: {'precision': 1.0, 'recall': 1.0, 'f1': 1.0, 'number': 9}
  • —Overall Precision: 0.9819
  • —Overall Recall: 0.9890
  • —Overall F1: 0.9854
  • —Overall Accuracy: 0.9964

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: 40

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-gst noS-invoice noS-order dateS-order noS-total grossOverall PrecisionOverall RecallOverall F1Overall Accuracy
1.64291.0120.8324{'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': 129}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 1}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 226}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 24}{'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': 6}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}0.00.00.00.8007
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