Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Brier Loss	Nll	F1 Micro	F1 Macro	Ece	Aurc
No log	1.0	7	3.9334	0.0425	1.0719	7.3494	0.0425	0.0341	0.2781	0.9557
No log	2.0	14	3.0206	0.09	0.9526	5.9271	0.09	0.0682	0.1659	0.8896
No log	3.0	21	2.6955	0.2275	0.8867	5.4041	0.2275	0.1804	0.1637	0.6351
No log	4.0	28	2.3029	0.29	0.8005	3.5699	0.29	0.2727	0.1512	0.4877
No log	5.0	35	2.0293	0.37	0.7219	2.9856	0.37	0.3519	0.1495	0.3632
No log	6.0	42	1.9194	0.44	0.6926	2.9746	0.44	0.4240	0.1778	0.3091
No log	7.0	49	1.9640	0.4675	0.7000	3.0857	0.4675	0.4390	0.2009	0.3004
No log	8.0	56	1.9049	0.4625	0.7003	2.8472	0.4625	0.4602	0.2053	0.3051
No log	9.0	63	2.0561	0.4675	0.7168	2.8229	0.4675	0.4501	0.2288	0.2994
No log	10.0	70	2.1002	0.45	0.7433	2.7915	0.45	0.4234	0.2691	0.3022
No log	11.0	77	2.2528	0.4525	0.7686	3.0103	0.4525	0.4320	0.2921	0.3183
No log	12.0	84	2.1190	0.475	0.7427	2.6715	0.4750	0.4660	0.2832	0.3077
No log	13.0	91	2.3102	0.445	0.7825	2.9698	0.445	0.4252	0.3093	0.3100
No log	14.0	98	2.3501	0.42	0.8145	2.7585	0.4200	0.4248	0.3206	0.3662
No log	15.0	105	2.2402	0.495	0.7423	3.0313	0.495	0.4702	0.2692	0.2818
No log	16.0	112	2.2266	0.49	0.7349	2.8824	0.49	0.4714	0.2763	0.2895
No log	17.0	119	2.2989	0.4725	0.7509	3.0951	0.4725	0.4499	0.2863	0.2855
No log	18.0	126	2.1355	0.47	0.7322	2.9349	0.47	0.4616	0.2725	0.2845
No log	19.0	133	2.0965	0.505	0.7067	2.8254	0.505	0.4956	0.2523	0.2757
No log	20.0	140	2.1961	0.485	0.7358	3.1604	0.485	0.4567	0.2825	0.2841
No log	21.0	147	2.1287	0.5025	0.7247	2.5998	0.5025	0.5074	0.2703	0.3064
No log	22.0	154	2.2280	0.4675	0.7760	2.8571	0.4675	0.4636	0.2911	0.3232
No log	23.0	161	1.9649	0.5025	0.6828	2.8224	0.5025	0.4970	0.2410	0.2633
No log	24.0	168	1.9361	0.5125	0.6780	2.7309	0.5125	0.5035	0.2326	0.2553
No log	25.0	175	2.0161	0.5	0.6980	2.9958	0.5	0.4912	0.2580	0.2556
No log	26.0	182	1.8763	0.5025	0.6624	2.8291	0.5025	0.4952	0.2305	0.2431
No log	27.0	189	1.9057	0.525	0.6793	2.5627	0.525	0.5174	0.2161	0.2634
No log	28.0	196	1.8529	0.52	0.6683	2.7191	0.52	0.5132	0.2375	0.2535
No log	29.0	203	1.9603	0.5125	0.6831	2.7822	0.5125	0.5076	0.2395	0.2657
No log	30.0	210	1.8247	0.52	0.6533	2.8547	0.52	0.5058	0.2080	0.2426
No log	31.0	217	1.8275	0.5125	0.6547	2.6194	0.5125	0.5032	0.2208	0.2488
No log	32.0	224	1.8003	0.52	0.6455	2.6138	0.52	0.5124	0.2302	0.2370
No log	33.0	231	1.8714	0.505	0.6694	2.6643	0.505	0.4970	0.2195	0.2553
No log	34.0	238	1.8018	0.5075	0.6659	2.5423	0.5075	0.4978	0.2241	0.2515
No log	35.0	245	1.7844	0.5225	0.6503	2.6100	0.5225	0.5181	0.2181	0.2435
No log	36.0	252	1.8321	0.5225	0.6674	2.7821	0.5225	0.5020	0.2285	0.2462
No log	37.0	259	1.7859	0.4975	0.6725	2.6066	0.4975	0.4974	0.2351	0.2627
No log	38.0	266	1.7790	0.5125	0.6595	2.6983	0.5125	0.5023	0.2172	0.2497
No log	39.0	273	1.6989	0.5225	0.6401	2.6743	0.5225	0.5151	0.2100	0.2407
No log	40.0	280	1.7568	0.52	0.6488	2.5294	0.52	0.5132	0.2208	0.2442
No log	41.0	287	1.6896	0.5275	0.6362	2.5489	0.5275	0.5141	0.2045	0.2323
No log	42.0	294	1.7193	0.5275	0.6517	2.5525	0.5275	0.5232	0.1986	0.2467
No log	43.0	301	1.7199	0.535	0.6403	2.5974	0.535	0.5279	0.2104	0.2432
No log	44.0	308	1.6594	0.5375	0.6330	2.4854	0.5375	0.5316	0.2015	0.2321
No log	45.0	315	1.6543	0.5275	0.6239	2.4955	0.5275	0.5223	0.2144	0.2308
No log	46.0	322	1.6490	0.5425	0.6262	2.5215	0.5425	0.5358	0.2104	0.2273
No log	47.0	329	1.6570	0.54	0.6233	2.5454	0.54	0.5380	0.2047	0.2301
No log	48.0	336	1.6359	0.5375	0.6218	2.5546	0.5375	0.5320	0.2171	0.2257
No log	49.0	343	1.6320	0.55	0.6214	2.4958	0.55	0.5452	0.2014	0.2267
No log	50.0	350	1.6230	0.53	0.6208	2.4979	0.53	0.5243	0.2017	0.2315
No log	51.0	357	1.6374	0.535	0.6257	2.4644	0.535	0.5293	0.2038	0.2286
No log	52.0	364	1.6190	0.5375	0.6199	2.5279	0.5375	0.5310	0.1855	0.2290
No log	53.0	371	1.6155	0.5475	0.6158	2.4738	0.5475	0.5435	0.1913	0.2239
No log	54.0	378	1.6131	0.5425	0.6184	2.4982	0.5425	0.5377	0.1969	0.2248
No log	55.0	385	1.6035	0.545	0.6138	2.4690	0.545	0.5406	0.2164	0.2223
No log	56.0	392	1.5990	0.54	0.6153	2.4701	0.54	0.5356	0.2019	0.2249
No log	57.0	399	1.6024	0.5425	0.6153	2.4626	0.5425	0.5375	0.1826	0.2237
No log	58.0	406	1.5935	0.545	0.6141	2.4390	0.545	0.5415	0.1933	0.2238
No log	59.0	413	1.6016	0.545	0.6137	2.4640	0.545	0.5401	0.2021	0.2230
No log	60.0	420	1.5976	0.54	0.6146	2.4618	0.54	0.5355	0.1912	0.2245
No log	61.0	427	1.5984	0.545	0.6133	2.4683	0.545	0.5408	0.1971	0.2228
No log	62.0	434	1.5941	0.54	0.6131	2.4639	0.54	0.5358	0.1898	0.2236
No log	63.0	441	1.5936	0.545	0.6123	2.4689	0.545	0.5404	0.1953	0.2222
No log	64.0	448	1.5970	0.5425	0.6138	2.4647	0.5425	0.5384	0.2015	0.2238
No log	65.0	455	1.5943	0.545	0.6130	2.4963	0.545	0.5400	0.1979	0.2229
No log	66.0	462	1.5936	0.545	0.6127	2.4977	0.545	0.5400	0.1933	0.2229
No log	67.0	469	1.5928	0.5425	0.6127	2.4965	0.5425	0.5381	0.1976	0.2233
No log	68.0	476	1.5946	0.5425	0.6128	2.4768	0.5425	0.5383	0.2149	0.2233
No log	69.0	483	1.5924	0.54	0.6126	2.4946	0.54	0.5356	0.2094	0.2233
No log	70.0	490	1.5921	0.54	0.6120	2.4964	0.54	0.5356	0.1801	0.2230
No log	71.0	497	1.5926	0.54	0.6126	2.4955	0.54	0.5356	0.2039	0.2235
0.3138	72.0	504	1.5916	0.5425	0.6121	2.4964	0.5425	0.5366	0.1898	0.2229
0.3138	73.0	511	1.5917	0.54	0.6119	2.4966	0.54	0.5356	0.2039	0.2231
0.3138	74.0	518	1.5918	0.54	0.6123	2.4964	0.54	0.5351	0.2035	0.2229
0.3138	75.0	525	1.5912	0.54	0.6118	2.4975	0.54	0.5351	0.2059	0.2228
0.3138	76.0	532	1.5918	0.54	0.6124	2.4965	0.54	0.5351	0.1971	0.2231
0.3138	77.0	539	1.5919	0.5425	0.6120	2.4974	0.5425	0.5358	0.2087	0.2227
0.3138	78.0	546	1.5903	0.54	0.6118	2.4978	0.54	0.5341	0.2169	0.2228
0.3138	79.0	553	1.5922	0.54	0.6124	2.4976	0.54	0.5351	0.2109	0.2234
0.3138	80.0	560	1.5914	0.54	0.6122	2.4983	0.54	0.5345	0.2041	0.2228
0.3138	81.0	567	1.5907	0.54	0.6119	2.4981	0.54	0.5345	0.2128	0.2226
0.3138	82.0	574	1.5921	0.5425	0.6124	2.4986	0.5425	0.5362	0.2084	0.2227
0.3138	83.0	581	1.5918	0.5425	0.6125	2.4987	0.5425	0.5362	0.2038	0.2230
0.3138	84.0	588	1.5902	0.54	0.6120	2.4989	0.54	0.5345	0.2043	0.2226
0.3138	85.0	595	1.5919	0.5425	0.6124	2.4988	0.5425	0.5360	0.1998	0.2228
0.3138	86.0	602	1.5916	0.5425	0.6124	2.4990	0.5425	0.5362	0.2079	0.2227
0.3138	87.0	609	1.5906	0.54	0.6120	2.4990	0.54	0.5345	0.2037	0.2227
0.3138	88.0	616	1.5908	0.54	0.6120	2.4989	0.54	0.5345	0.2091	0.2230
0.3138	89.0	623	1.5909	0.54	0.6120	2.4995	0.54	0.5344	0.2113	0.2228
0.3138	90.0	630	1.5906	0.54	0.6119	2.4996	0.54	0.5345	0.1969	0.2228
0.3138	91.0	637	1.5911	0.5425	0.6121	2.4999	0.5425	0.5360	0.1954	0.2226
0.3138	92.0	644	1.5909	0.54	0.6121	2.4994	0.54	0.5344	0.1928	0.2228
0.3138	93.0	651	1.5907	0.5425	0.6121	2.4999	0.5425	0.5360	0.2034	0.2225
0.3138	94.0	658	1.5910	0.5425	0.6122	2.4996	0.5425	0.5360	0.1974	0.2227
0.3138	95.0	665	1.5909	0.5375	0.6121	2.4995	0.5375	0.5319	0.1990	0.2230
0.3138	96.0	672	1.5907	0.5375	0.6120	2.4997	0.5375	0.5318	0.1980	0.2229
0.3138	97.0	679	1.5907	0.54	0.6120	2.4998	0.54	0.5344	0.1900	0.2228
0.3138	98.0	686	1.5907	0.5425	0.6120	2.4999	0.5425	0.5362	0.1899	0.2226
0.3138	99.0	693	1.5908	0.54	0.6121	2.4999	0.54	0.5334	0.1936	0.2228
0.3138	100.0	700	1.5908	0.54	0.6121	2.4999	0.54	0.5334	0.1895	0.2228

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_a0.9

vit-tiny_rvl_cdip_100_examples_per_class_kd_CEKD_t1.5_a0.9

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_a0.9