Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Brier Loss	Nll	F1 Micro	F1 Macro	Ece	Aurc
0.0792	1.0	1000	0.0787	0.1103	0.9330	7.5575	0.1103	0.0531	0.0745	0.7817
0.0778	2.0	2000	0.0772	0.1867	0.9126	5.0754	0.1867	0.1367	0.1099	0.6583
0.0753	3.0	3000	0.0748	0.3185	0.8694	3.7575	0.3185	0.2711	0.2000	0.4734
0.0738	4.0	4000	0.0733	0.3633	0.8431	3.5732	0.3633	0.3239	0.2222	0.4034
0.0724	5.0	5000	0.0721	0.4083	0.8051	3.1556	0.4083	0.3747	0.2309	0.3543
0.0712	6.0	6000	0.0716	0.422	0.7734	3.1574	0.422	0.3887	0.1999	0.3595
0.07	7.0	7000	0.0703	0.4718	0.7584	2.9015	0.4718	0.4495	0.2548	0.2992
0.0693	8.0	8000	0.0696	0.493	0.7247	3.0406	0.493	0.4634	0.2430	0.2667
0.0683	9.0	9000	0.0693	0.4955	0.7122	3.1754	0.4955	0.4725	0.2329	0.2620
0.0675	10.0	10000	0.0682	0.528	0.6893	2.7012	0.528	0.5188	0.2477	0.2418
0.0668	11.0	11000	0.0680	0.5035	0.6961	2.9081	0.5035	0.4967	0.2243	0.2569
0.066	12.0	12000	0.0669	0.5595	0.6626	2.6583	0.5595	0.5541	0.2550	0.2169
0.0649	13.0	13000	0.0668	0.5493	0.6559	2.7433	0.5493	0.5525	0.2334	0.2165
0.0645	14.0	14000	0.0663	0.5645	0.6334	2.6699	0.5645	0.5605	0.2191	0.2099
0.0636	15.0	15000	0.0659	0.5765	0.6160	2.6406	0.5765	0.5664	0.2084	0.2012
0.0629	16.0	16000	0.0661	0.56	0.6311	2.7536	0.56	0.5686	0.2129	0.2026
0.0622	17.0	17000	0.0660	0.5725	0.6108	2.8055	0.5725	0.5707	0.1866	0.2046
0.0617	18.0	18000	0.0656	0.5697	0.6081	2.8309	0.5697	0.5730	0.1810	0.2024
0.0608	19.0	19000	0.0654	0.585	0.5982	2.6432	0.585	0.5867	0.1834	0.1975
0.06	20.0	20000	0.0656	0.584	0.5959	2.8363	0.584	0.5856	0.1662	0.2067
0.0592	21.0	21000	0.0657	0.5875	0.5896	2.8259	0.5875	0.5892	0.1575	0.2059
0.0584	22.0	22000	0.0655	0.5887	0.5832	2.8147	0.5887	0.5895	0.1531	0.1998
0.058	23.0	23000	0.0654	0.5945	0.5829	2.9399	0.5945	0.5955	0.1475	0.2007
0.0571	24.0	24000	0.0654	0.5962	0.5779	2.8266	0.5962	0.5982	0.1460	0.1996
0.0566	25.0	25000	0.0655	0.596	0.5815	2.9480	0.596	0.5975	0.1447	0.2099
0.0561	26.0	26000	0.0660	0.5883	0.5840	2.9985	0.5883	0.5903	0.1146	0.2202
0.0556	27.0	27000	0.0654	0.6042	0.5713	2.8775	0.6042	0.6052	0.1353	0.2020
0.055	28.0	28000	0.0655	0.5945	0.5750	3.0404	0.5945	0.5965	0.1215	0.2051
0.0546	29.0	29000	0.0655	0.5978	0.5740	2.9173	0.5978	0.6012	0.1226	0.2046
0.0543	30.0	30000	0.0657	0.588	0.5813	3.0493	0.588	0.5915	0.1210	0.2104
0.054	31.0	31000	0.0652	0.597	0.5715	2.9423	0.597	0.5989	0.1207	0.2055
0.0537	32.0	32000	0.0650	0.6075	0.5618	2.8731	0.6075	0.6080	0.1209	0.1987
0.0534	33.0	33000	0.0650	0.602	0.5651	2.7807	0.602	0.6046	0.1254	0.1988
0.0535	34.0	34000	0.0652	0.602	0.5661	3.0050	0.602	0.6068	0.1187	0.1977
0.053	35.0	35000	0.0649	0.6008	0.5603	2.8814	0.6008	0.6028	0.1172	0.1981
0.0527	36.0	36000	0.0649	0.5988	0.5575	2.8419	0.5988	0.5974	0.1156	0.1917
0.0526	37.0	37000	0.0649	0.598	0.5586	2.7982	0.598	0.5986	0.1173	0.1900
0.0524	38.0	38000	0.0646	0.604	0.5546	2.8202	0.604	0.6060	0.1244	0.1908
0.0524	39.0	39000	0.0651	0.5965	0.5627	2.8458	0.5965	0.6010	0.1125	0.1949
0.0522	40.0	40000	0.0649	0.6072	0.5515	2.7872	0.6072	0.6100	0.1211	0.1881
0.0521	41.0	41000	0.0648	0.6078	0.5542	2.7802	0.6078	0.6108	0.1199	0.1868
0.052	42.0	42000	0.0648	0.6	0.5557	2.7968	0.6	0.6029	0.1190	0.1940
0.0519	43.0	43000	0.0647	0.604	0.5503	2.7110	0.604	0.6060	0.1178	0.1896
0.0516	44.0	44000	0.0647	0.6065	0.5515	2.7595	0.6065	0.6089	0.1170	0.1870
0.0516	45.0	45000	0.0646	0.611	0.5496	2.7426	0.611	0.6129	0.1212	0.1873
0.0515	46.0	46000	0.0648	0.6082	0.5510	2.7436	0.6082	0.6120	0.1227	0.1876
0.0514	47.0	47000	0.0647	0.6088	0.5511	2.7379	0.6088	0.6115	0.1240	0.1874
0.0514	48.0	48000	0.0647	0.6095	0.5501	2.7369	0.6095	0.6122	0.1193	0.1868
0.0513	49.0	49000	0.0647	0.6095	0.5508	2.7295	0.6095	0.6122	0.1218	0.1870
0.0513	50.0	50000	0.0648	0.6072	0.5503	2.7228	0.6072	0.6102	0.1175	0.1871

Framework versions

Transformers 4.26.1
Pytorch 1.13.1.post200
Datasets 2.9.0
Tokenizers 0.13.2

jordyvl/vit-base_rvl-cdip-small_rvl_cdip-NK1000_simkd_rand

vit-base_rvl-cdip-small_rvl_cdip-NK1000_simkd_rand

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

jordyvl/
vit-base_rvl-cdip-small_rvl_cdip-NK1000_simkd_rand