Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Brier Loss	Nll	F1 Micro	F1 Macro	Ece	Aurc
No log	1.0	7	4.3150	0.0425	1.0714	7.3695	0.0425	0.0339	0.2866	0.9549
No log	2.0	14	3.3516	0.1	0.9507	5.8558	0.1000	0.0866	0.1647	0.8831
No log	3.0	21	2.9890	0.225	0.8838	5.3580	0.225	0.1805	0.1576	0.6316
No log	4.0	28	2.5376	0.29	0.7946	3.5543	0.29	0.2749	0.1832	0.4807
No log	5.0	35	2.2193	0.3875	0.7186	3.0794	0.3875	0.3677	0.1577	0.3531
No log	6.0	42	2.0818	0.43	0.6905	2.9853	0.4300	0.4165	0.1668	0.3056
No log	7.0	49	2.1032	0.45	0.7019	3.1044	0.45	0.4208	0.2121	0.2997
No log	8.0	56	2.0360	0.455	0.6994	2.8491	0.455	0.4492	0.2131	0.3026
No log	9.0	63	2.1719	0.475	0.7092	2.7831	0.4750	0.4549	0.2332	0.2870
No log	10.0	70	2.1820	0.4525	0.7393	2.8185	0.4525	0.4318	0.2813	0.2994
No log	11.0	77	2.2659	0.4475	0.7485	2.8020	0.4475	0.4227	0.2677	0.3046
No log	12.0	84	2.1798	0.4575	0.7325	2.6772	0.4575	0.4555	0.2738	0.3081
No log	13.0	91	2.3031	0.465	0.7431	2.8956	0.465	0.4390	0.2771	0.2945
No log	14.0	98	2.0867	0.49	0.7048	2.5312	0.49	0.4823	0.2528	0.2921
No log	15.0	105	2.1671	0.49	0.7218	2.7779	0.49	0.4749	0.2396	0.2877
No log	16.0	112	2.0091	0.485	0.6857	2.7234	0.485	0.4608	0.2493	0.2577
No log	17.0	119	1.9494	0.515	0.6714	2.4841	0.515	0.5072	0.2380	0.2614
No log	18.0	126	1.9132	0.505	0.6665	2.4777	0.505	0.4945	0.2206	0.2622
No log	19.0	133	2.0539	0.505	0.6776	2.7885	0.505	0.4986	0.2209	0.2724
No log	20.0	140	1.9533	0.5125	0.6666	2.7287	0.5125	0.5044	0.2385	0.2645
No log	21.0	147	1.9038	0.525	0.6365	2.8345	0.525	0.5099	0.2021	0.2290
No log	22.0	154	1.8525	0.5075	0.6448	2.6337	0.5075	0.4958	0.2083	0.2494
No log	23.0	161	1.7880	0.51	0.6386	2.4856	0.51	0.5078	0.2186	0.2478
No log	24.0	168	1.8363	0.505	0.6456	2.5075	0.505	0.4966	0.1962	0.2399
No log	25.0	175	1.9655	0.4725	0.6864	2.6331	0.4725	0.4608	0.2291	0.2669
No log	26.0	182	1.8660	0.5175	0.6547	2.5404	0.5175	0.5076	0.2252	0.2489
No log	27.0	189	1.8693	0.525	0.6446	2.6230	0.525	0.5145	0.2047	0.2540
No log	28.0	196	1.8113	0.51	0.6407	2.4380	0.51	0.4978	0.2030	0.2454
No log	29.0	203	1.8313	0.53	0.6445	2.4777	0.53	0.5284	0.2071	0.2575
No log	30.0	210	1.7310	0.5425	0.6197	2.4559	0.5425	0.5384	0.1869	0.2367
No log	31.0	217	1.8023	0.5325	0.6351	2.5026	0.5325	0.5216	0.2081	0.2496
No log	32.0	224	1.7652	0.5325	0.6186	2.4794	0.5325	0.5145	0.1715	0.2338
No log	33.0	231	1.7583	0.525	0.6363	2.4889	0.525	0.5275	0.1984	0.2463
No log	34.0	238	1.7552	0.5475	0.6164	2.4291	0.5475	0.5305	0.2026	0.2377
No log	35.0	245	1.6839	0.5375	0.6085	2.5915	0.5375	0.5253	0.1828	0.2214
No log	36.0	252	1.7480	0.5425	0.6104	2.5809	0.5425	0.5366	0.1716	0.2232
No log	37.0	259	1.7534	0.525	0.6225	2.3614	0.525	0.5183	0.1930	0.2249
No log	38.0	266	1.7484	0.5425	0.6125	2.5714	0.5425	0.5282	0.1792	0.2272
No log	39.0	273	1.7073	0.55	0.6172	2.4200	0.55	0.5370	0.1902	0.2314
No log	40.0	280	1.7303	0.55	0.6134	2.4829	0.55	0.5394	0.1916	0.2324
No log	41.0	287	1.6684	0.54	0.6060	2.4632	0.54	0.5350	0.2028	0.2251
No log	42.0	294	1.7171	0.5375	0.6055	2.4705	0.5375	0.5213	0.1776	0.2262
No log	43.0	301	1.6493	0.545	0.5991	2.5207	0.545	0.5412	0.1779	0.2214
No log	44.0	308	1.6548	0.5625	0.5920	2.4810	0.5625	0.5568	0.1892	0.2182
No log	45.0	315	1.6392	0.565	0.5943	2.3771	0.565	0.5586	0.2165	0.2162
No log	46.0	322	1.6923	0.5225	0.6159	2.3661	0.5225	0.5158	0.1775	0.2400
No log	47.0	329	1.6266	0.5525	0.5827	2.4385	0.5525	0.5468	0.1845	0.2100
No log	48.0	336	1.6804	0.55	0.6019	2.3884	0.55	0.5481	0.1895	0.2291
No log	49.0	343	1.6202	0.5725	0.5847	2.4882	0.5725	0.5596	0.1642	0.2125
No log	50.0	350	1.6222	0.54	0.5882	2.4144	0.54	0.5311	0.1830	0.2226
No log	51.0	357	1.6119	0.5775	0.5794	2.4063	0.5775	0.5731	0.1647	0.2019
No log	52.0	364	1.5958	0.57	0.5757	2.3342	0.57	0.5642	0.1778	0.2094
No log	53.0	371	1.6206	0.545	0.5913	2.3884	0.545	0.5365	0.1799	0.2187
No log	54.0	378	1.5982	0.5675	0.5745	2.4276	0.5675	0.5640	0.1746	0.2050
No log	55.0	385	1.6258	0.5525	0.5856	2.4005	0.5525	0.5373	0.1890	0.2124
No log	56.0	392	1.5763	0.57	0.5744	2.4477	0.57	0.5729	0.1651	0.2081
No log	57.0	399	1.6249	0.5525	0.5861	2.3791	0.5525	0.5432	0.1531	0.2114
No log	58.0	406	1.6240	0.5775	0.5791	2.4540	0.5775	0.5730	0.1582	0.2054
No log	59.0	413	1.6149	0.545	0.5851	2.3134	0.545	0.5395	0.1870	0.2137
No log	60.0	420	1.6163	0.5775	0.5792	2.3778	0.5775	0.5708	0.1762	0.2076
No log	61.0	427	1.6132	0.5575	0.5868	2.3759	0.5575	0.5530	0.1842	0.2159
No log	62.0	434	1.5940	0.5725	0.5756	2.3394	0.5725	0.5731	0.2102	0.2054
No log	63.0	441	1.6167	0.56	0.5841	2.4117	0.56	0.5541	0.1806	0.2160
No log	64.0	448	1.5988	0.57	0.5775	2.3388	0.57	0.5667	0.1680	0.2064
No log	65.0	455	1.5893	0.5725	0.5752	2.4281	0.5725	0.5695	0.1624	0.2050
No log	66.0	462	1.5975	0.5725	0.5737	2.3760	0.5725	0.5662	0.1733	0.2026
No log	67.0	469	1.5903	0.57	0.5772	2.2921	0.57	0.5675	0.1888	0.2112
No log	68.0	476	1.5878	0.575	0.5730	2.3676	0.575	0.5706	0.1683	0.2039
No log	69.0	483	1.5950	0.57	0.5775	2.3006	0.57	0.5641	0.1639	0.2076
No log	70.0	490	1.5916	0.58	0.5728	2.3424	0.58	0.5769	0.1714	0.2026
No log	71.0	497	1.5960	0.5675	0.5784	2.3057	0.5675	0.5624	0.1600	0.2073
0.3705	72.0	504	1.5907	0.575	0.5755	2.3322	0.575	0.5723	0.1578	0.2066
0.3705	73.0	511	1.5918	0.5675	0.5762	2.3182	0.5675	0.5605	0.1942	0.2071
0.3705	74.0	518	1.5894	0.585	0.5747	2.3335	0.585	0.5818	0.1739	0.2035
0.3705	75.0	525	1.5878	0.565	0.5750	2.3019	0.565	0.5607	0.1649	0.2060
0.3705	76.0	532	1.5923	0.575	0.5742	2.3376	0.575	0.5699	0.1779	0.2048
0.3705	77.0	539	1.5891	0.565	0.5760	2.2978	0.565	0.5616	0.1691	0.2066
0.3705	78.0	546	1.5896	0.575	0.5738	2.3748	0.575	0.5703	0.1733	0.2048
0.3705	79.0	553	1.5901	0.5675	0.5757	2.3039	0.5675	0.5634	0.1710	0.2064
0.3705	80.0	560	1.5906	0.57	0.5746	2.3125	0.57	0.5657	0.1692	0.2054
0.3705	81.0	567	1.5907	0.57	0.5751	2.3097	0.57	0.5659	0.1600	0.2047
0.3705	82.0	574	1.5902	0.57	0.5746	2.3072	0.57	0.5657	0.1797	0.2055
0.3705	83.0	581	1.5906	0.5725	0.5746	2.3145	0.5725	0.5681	0.1547	0.2050
0.3705	84.0	588	1.5909	0.5725	0.5750	2.3057	0.5725	0.5684	0.1746	0.2055
0.3705	85.0	595	1.5906	0.57	0.5746	2.3098	0.57	0.5661	0.1721	0.2054
0.3705	86.0	602	1.5916	0.57	0.5749	2.3093	0.57	0.5661	0.1659	0.2058
0.3705	87.0	609	1.5913	0.57	0.5748	2.3084	0.57	0.5661	0.1631	0.2058
0.3705	88.0	616	1.5918	0.57	0.5749	2.3082	0.57	0.5661	0.1652	0.2058
0.3705	89.0	623	1.5919	0.57	0.5750	2.3084	0.57	0.5661	0.1658	0.2059
0.3705	90.0	630	1.5918	0.5725	0.5749	2.3087	0.5725	0.5685	0.1650	0.2056
0.3705	91.0	637	1.5921	0.57	0.5750	2.3076	0.57	0.5661	0.1549	0.2059
0.3705	92.0	644	1.5920	0.57	0.5750	2.3079	0.57	0.5661	0.1581	0.2058
0.3705	93.0	651	1.5917	0.57	0.5749	2.3080	0.57	0.5661	0.1680	0.2057
0.3705	94.0	658	1.5923	0.57	0.5750	2.3083	0.57	0.5661	0.1643	0.2058
0.3705	95.0	665	1.5924	0.57	0.5751	2.3085	0.57	0.5661	0.1543	0.2059
0.3705	96.0	672	1.5922	0.57	0.5750	2.3085	0.57	0.5661	0.1530	0.2058
0.3705	97.0	679	1.5923	0.57	0.5750	2.3088	0.57	0.5661	0.1688	0.2058
0.3705	98.0	686	1.5923	0.57	0.5749	2.3089	0.57	0.5661	0.1733	0.2058
0.3705	99.0	693	1.5923	0.57	0.5750	2.3088	0.57	0.5661	0.1735	0.2058
0.3705	100.0	700	1.5923	0.57	0.5750	2.3088	0.57	0.5661	0.1722	0.2058

Framework versions

Transformers 4.26.1
Pytorch 1.13.1.post200
Datasets 2.9.0
Tokenizers 0.13.2

jordyvl/vit-tiny_rvl_cdip_100_examples_per_class_kd_CEKD_t1.5_a0.7

vit-tiny_rvl_cdip_100_examples_per_class_kd_CEKD_t1.5_a0.7

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

jordyvl/
vit-tiny_rvl_cdip_100_examples_per_class_kd_CEKD_t1.5_a0.7