This model is a fine-tuned version of microsoft/layoutlmv2-base-uncased on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.1104
Enu.cnt: {'precision': 0.8259109311740891, 'recall': 0.9272727272727272, 'f1': 0.8736616702355461, 'number': 220}
Enu.discountprice: {'precision': 0.14285714285714285, 'recall': 0.2, 'f1': 0.16666666666666666, 'number': 10}
Enu.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
Enu.itemsubtotal: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
Enu.nm: {'precision': 0.6012461059190031, 'recall': 0.7689243027888446, 'f1': 0.6748251748251748, 'number': 251}
Enu.num: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}
Enu.price: {'precision': 0.6980392156862745, 'recall': 0.7235772357723578, 'f1': 0.7105788423153693, 'number': 246}
Enu.sub.cnt: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.11764705882352941, 'f1': 0.2, 'number': 17}
Enu.sub.nm: {'precision': 0.07692307692307693, 'recall': 0.06451612903225806, 'f1': 0.07017543859649122, 'number': 31}
Enu.sub.price: {'precision': 0.6666666666666666, 'recall': 0.4, 'f1': 0.5, 'number': 20}
Enu.unitprice: {'precision': 0.5166666666666667, 'recall': 0.4626865671641791, 'f1': 0.4881889763779528, 'number': 67}
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Otal.creditcardprice: {'precision': 0.08, 'recall': 0.125, 'f1': 0.09756097560975609, 'number': 16}
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Otal.menutype Cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
Otal.total Etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
Otal.total Price: {'precision': 0.2348993288590604, 'recall': 0.3684210526315789, 'f1': 0.28688524590163933, 'number': 95}
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Ub Total.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}
Ub Total.service Price: {'precision': 0.03571428571428571, 'recall': 0.08333333333333333, 'f1': 0.05, 'number': 12}
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Overall Precision: 0.4682
Overall Recall: 0.5850
Overall F1: 0.5201
Overall Accuracy: 0.7215

Model description

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Intended uses & limitations

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Training and evaluation data

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Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-06
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 50
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Enu.cnt	Enu.discountprice	Enu.etc	Enu.itemsubtotal	Enu.nm	Enu.num	Enu.price	Enu.sub.cnt	Enu.sub.nm	Enu.sub.price	Enu.unitprice	Otal.cashprice	Otal.changeprice	Otal.creditcardprice	Otal.emoneyprice	Otal.menuqty Cnt	Otal.menutype Cnt	Otal.total Etc	Otal.total Price	Ub Total.discount Price	Ub Total.etc	Ub Total.service Price	Ub Total.subtotal Price	Ub Total.tax Price	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
2.505	1.0	50	2.2072	{'precision': 0.7342995169082126, 'recall': 0.6909090909090909, 'f1': 0.711943793911007, 'number': 220}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.05345911949685535, 'recall': 0.06772908366533864, 'f1': 0.05975395430579965, 'number': 251}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	{'precision': 0.10526315789473684, 'recall': 0.008130081300813009, 'f1': 0.01509433962264151, 'number': 246}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 67}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 68}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 95}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43}	0.2864	0.1321	0.1809	0.3614
2.0895	2.0	100	1.9196	{'precision': 0.7204724409448819, 'recall': 0.8318181818181818, 'f1': 0.7721518987341772, 'number': 220}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}	{'precision': 0.1811175337186898, 'recall': 0.3745019920318725, 'f1': 0.24415584415584415, 'number': 251}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}	{'precision': 0.27298050139275765, 'recall': 0.3983739837398374, 'f1': 0.3239669421487604, 'number': 246}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 67}	{'precision': 0.11688311688311688, 'recall': 0.1323529411764706, 'f1': 0.12413793103448274, 'number': 68}	{'precision': 0.017241379310344827, 'recall': 0.017857142857142856, 'f1': 0.01754385964912281, 'number': 56}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}	{'precision': 0.04945054945054945, 'recall': 0.09473684210526316, 'f1': 0.06498194945848375, 'number': 95}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}	{'precision': 0.014925373134328358, 'recall': 0.015384615384615385, 'f1': 0.01515151515151515, 'number': 65}	{'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43}	0.2573	0.3053	0.2793	0.5026
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