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mini1013/
master_cate_bc18

Name: master_cate_bc18
Availability: InStock

setfit

safetensors

roberta

sentence-transformers

text-classification

generated_from_setfit_trainer

2209.11055

mini1013/master_domain

finetune

model-index

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SetFit with mini1013/master_domain

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Type: SetFit
Sentence Transformer body: mini1013/master_domain
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Number of Classes: 10 classes

Model Sources

Repository: SetFit on GitHub
Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
9.0	'남아 여아 아동 주니어 드로즈 사각 팬티 속옷 5종 세트 여아_13_베리 WPS-945_90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티' '캐치티니핑 산리오 시크릿쥬쥬 엘사 유아 여아 남아 시나모롤 마이멜로디 피카츄 드로즈 팬티 S03.마이멜로디 팬티(3종)_마이멜로디 팬티_80호(11~12세) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티' '탑텐키즈 23년 S/S (남,여아) 코튼 팬티 세트 (2매입) 2종 택1 (MKD5UP1001/MKD5UP2001) GNP(그린공룡)_65 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티'
6.0	'아동바지 셔링 여아속바지 아동잠옷 아동실내복 블랙_15호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지' 'per1101 티셔츠 유지 키즈 유아레깅스 속바지 2p세트 아동바지속치마 기본속치마 유복 블랙2p_19호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지' '스판 속바지 키즈 여아 4부 5부 이너 레깅스 도비레깅스(4부)_그레이_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지'
5.0	'HY 주니어 스포츠 1단계 브라팬티세트 주니어속옷 80A/XL 핑크 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트' '성장기 여아 브라세트 초등 청소년 주니어 속옷세트 선택01.위니 브라팬티(4961/ 1204)_베이지_55(L)/100(XL) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트' '모아천일 2단계 주니어 노와이어 브라팬티 노몰드 세트 A컵 주니어이너웨어 75A/L 베이지 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트'
2.0	'사계절 초극세사 속바지 사각팬티 L(90)_스킨 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트' '자연섬유 학생 가벼운 속바지 3부 성인팬티 10대여자속옷 XL(95)_블랙 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트' '[2021] 상어핑크 여아 면스판 속옷 (런닝 사각 삼각 선택) 삼각 80호 （11~12세） 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트'
8.0	'[삐삐롱]가을맞이 신상 9부 잠옷 파자마 남아 여아 파자마파티 어린이집 13_팝베어 좌우사편면_80 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어' '국내 면 주니어 아동잠옷 여아 남아 유아 초등학생 키즈 파자마파티 레브마인 반팔 상하 세트_70_스위트야미 여아_85 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어' '무냐무냐GFM남홈웨어긴팔세트07 MDGBBMJF15 80 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어'
3.0	'순면 배변 훈련 팬티 (2장 1세트) 203575 아기배변팬티 유아배변팬티 D상어M 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티' '[씨엘스토리] 캐릭터 아동팬티 런닝 남아 여아 세트 타요 뽀로로 슈퍼잭 13_타요 여아런닝_75 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티' 'Per1109 유아 아기 중 3장1세트 단색파스텔팬티 남아 여아 204917 펀칭팬티 옐로우90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티'
1.0	'유아 민소매 나시 아기 밤부런닝 1+1 07_틴트 밤부 무형광 런닝_04_체키 밤부 무형광 런닝_120호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝' '무냐무냐[주니어관] HFM여주텐셀모달브라101 70호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝' '[삐삐롱]23S신상 사계절 무형광 여아 런닝 팬티 드로즈 반팔티 모음전 06_체리키티_롱드로즈 면스판_65 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝'
4.0	'주니어 여학생 여아 브라 속옷 순면 1 2 3 단계 초등 중 고등 학생 스포츠 런닝브라 1단계_17_런닝브라 GSR1525_팬티 / 90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라' '주니어 브라 스포츠브라 초등 학생 브라 속옷 어린이 브래지어 1단계 런닝_BB100_텐셀(6620) 화이트 2XL 95 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라' '여아 여름 초딩브라 2단계 노푸쉬 A컵 75A_그레이 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라'
0.0	'피카부 실내복 유아 아기 키즈 신생아 가을 여자 아기옷 남자 아동내복세트 PK 뉴모달세트(실내복상하)_민트_S (유아복 5호 12-14kg) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복' '피카부 유아 아기 실내복 크리스마스 내복 키즈 기모 신생아 내의 봄 여름 가을 겨울 ★BEST★츄츄세트(슬림핏)_진회색_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복' '피카부 실내복 가을 겨울 봄 돌아기 유아 내복 이든세트_브라운_XS 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복'
7.0	'유아 부들부들 밍크털 겨울 아기수면조끼 수면가디건 몽몽 구름수면조끼_핑크_2XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼' '사계절 아기 수면조끼 실내 유아 신생아 겨울 수면조끼 25종 작은곰 수면조끼_베이지_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼' '아기 수면조끼 아동 실내조끼 여아 남아 보온 가을 겨울 간절기 돌아기 누빔조끼 수면잠옷 4) 보아털 반조끼_1-6) 민트_11호(4~5세) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	1.0

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

python

from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc18")
# Run inference
preds = model("아기 가을 겨울 유아 히트텍 발열내의 실내복 따수웜내의(바로배송)_크림_XL(11호) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	7	15.4771	28

Label	Training Sample Count
0.0	70
1.0	70
2.0	70
3.0	70
4.0	70
5.0	70
6.0	70
7.0	70
8.0	70
9.0	70

Training Hyperparameters

batch_size: (256, 256)
num_epochs: (30, 30)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
num_iterations: 50
body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
head_learning_rate: 0.01
loss: CosineSimilarityLoss
distance_metric: cosine_distance
margin: 0.25
end_to_end: False
use_amp: False
warmup_proportion: 0.1
l2_weight: 0.01
seed: 42
eval_max_steps: -1
load_best_model_at_end: False

Training Results

Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss
0.0073	1	0.4833	-
0.3650	50	0.4883	-
0.7299	100	0.3506	-
1.0949	150	0.1976	-
1.4599	200	0.119	-
1.8248	250	0.089	-
2.1898	300	0.0664	-
2.5547	350	0.0492	-
2.9197	400	0.018	-
3.2847	450	0.012	-
3.6496	500	0.0084	-
4.0146	550	0.0005	-
4.3796	600	0.0003	-
4.7445	650	0.0002	-
5.1095	700	0.0002	-
5.4745	750	0.0002	-
5.8394	800	0.0001	-
6.2044	850	0.0001	-
6.5693	900	0.0001	-
6.9343	950	0.0001	-
7.2993	1000	0.0001	-
7.6642	1050	0.0001	-
8.0292	1100	0.0001	-
8.3942	1150	0.0001	-
8.7591	1200	0.0001	-
9.1241	1250	0.0001	-
9.4891	1300	0.0001	-
9.8540	1350	0.0001	-
10.2190	1400	0.0001	-
10.5839	1450	0.0001	-
10.9489	1500	0.0001	-
11.3139	1550	0.0001	-
11.6788	1600	0.0001	-
12.0438	1650	0.0001	-
12.4088	1700	0.0	-
12.7737	1750	0.0	-
13.1387	1800	0.0	-
13.5036	1850	0.0	-
13.8686	1900	0.0	-
14.2336	1950	0.0	-
14.5985	2000	0.0	-
14.9635	2050	0.0	-
15.3285	2100	0.0	-
15.6934	2150	0.0	-
16.0584	2200	0.0	-
16.4234	2250	0.0	-
16.7883	2300	0.0	-
17.1533	2350	0.0	-
17.5182	2400	0.0	-
17.8832	2450	0.0	-
18.2482	2500	0.0	-
18.6131	2550	0.0	-
18.9781	2600	0.0	-
19.3431	2650	0.0	-
19.7080	2700	0.0	-
20.0730	2750	0.0	-
20.4380	2800	0.0	-
20.8029	2850	0.0	-
21.1679	2900	0.0012	-
21.5328	2950	0.0001	-
21.8978	3000	0.0	-
22.2628	3050	0.0	-
22.6277	3100	0.0	-
22.9927	3150	0.0	-
23.3577	3200	0.0	-
23.7226	3250	0.0	-
24.0876	3300	0.0	-
24.4526	3350	0.0	-
24.8175	3400	0.0	-
25.1825	3450	0.0	-
25.5474	3500	0.0	-
25.9124	3550	0.0	-
26.2774	3600	0.0	-
26.6423	3650	0.0	-
27.0073	3700	0.0	-
27.3723	3750	0.0	-
27.7372	3800	0.0	-
28.1022	3850	0.0	-
28.4672	3900	0.0	-
28.8321	3950	0.0	-
29.1971	4000	0.0	-
29.5620	4050	0.0	-
29.9270	4100	0.0	-

Framework Versions

Python: 3.10.12
SetFit: 1.1.0
Sentence Transformers: 3.3.1
Transformers: 4.44.2
PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
Datasets: 3.2.0
Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX

bibtex

@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
    publisher = {arXiv},
    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}