Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Brier Loss	Nll	F1 Micro	F1 Macro	Ece	Aurc
No log	1.0	7	3.4972	0.045	1.0713	7.2880	0.045	0.0370	0.2764	0.9554
No log	2.0	14	2.5557	0.0925	0.9501	5.9529	0.0925	0.0781	0.1601	0.8830
No log	3.0	21	2.2287	0.215	0.8879	5.6730	0.2150	0.1651	0.1774	0.6393
No log	4.0	28	1.8874	0.29	0.8001	3.7085	0.29	0.2600	0.1619	0.4897
No log	5.0	35	1.6351	0.375	0.7226	3.1565	0.375	0.3592	0.1647	0.3632
No log	6.0	42	1.5371	0.4275	0.6865	3.0837	0.4275	0.4211	0.1661	0.3123
No log	7.0	49	1.5664	0.4575	0.6933	2.9854	0.4575	0.4296	0.2078	0.2973
No log	8.0	56	1.5244	0.44	0.6953	2.7931	0.44	0.4374	0.2067	0.3131
No log	9.0	63	1.5573	0.47	0.6933	2.7079	0.47	0.4583	0.2023	0.2977
No log	10.0	70	1.6359	0.455	0.7367	2.7425	0.455	0.4251	0.2519	0.3015
No log	11.0	77	1.6207	0.465	0.7274	2.6891	0.465	0.4426	0.2454	0.3086
No log	12.0	84	1.6268	0.4775	0.6996	2.7118	0.4775	0.4638	0.2370	0.2887
No log	13.0	91	1.6162	0.4725	0.7065	2.9655	0.4725	0.4522	0.2355	0.2868
No log	14.0	98	1.6040	0.4875	0.6796	2.8589	0.4875	0.4736	0.2148	0.2755
No log	15.0	105	1.6294	0.4825	0.7123	2.8243	0.4825	0.4714	0.2390	0.2867
No log	16.0	112	1.5734	0.49	0.6894	2.7436	0.49	0.4731	0.2306	0.2652
No log	17.0	119	1.5915	0.465	0.7045	2.6023	0.465	0.4547	0.2404	0.2905
No log	18.0	126	1.4637	0.4875	0.6723	2.7700	0.4875	0.4637	0.2162	0.2644
No log	19.0	133	1.4599	0.48	0.6739	2.5843	0.48	0.4625	0.2375	0.2671
No log	20.0	140	1.5233	0.4925	0.6821	2.8319	0.4925	0.4759	0.2331	0.2620
No log	21.0	147	1.4234	0.5025	0.6644	2.5679	0.5025	0.5051	0.2214	0.2746
No log	22.0	154	1.5117	0.5	0.6770	2.6852	0.5	0.4805	0.2201	0.2662
No log	23.0	161	1.4680	0.4875	0.6798	2.5928	0.4875	0.4799	0.1973	0.2714
No log	24.0	168	1.4762	0.4825	0.6827	2.7070	0.4825	0.4690	0.2411	0.2845
No log	25.0	175	1.4672	0.4875	0.6778	2.6189	0.4875	0.4746	0.2272	0.2733
No log	26.0	182	1.5126	0.5075	0.6671	2.8784	0.5075	0.5018	0.2404	0.2523
No log	27.0	189	1.4648	0.495	0.6722	2.6680	0.495	0.4959	0.2250	0.2773
No log	28.0	196	1.4679	0.5175	0.6463	2.7459	0.5175	0.4851	0.2134	0.2377
No log	29.0	203	1.4982	0.475	0.6930	2.7531	0.4750	0.4666	0.2446	0.2901
No log	30.0	210	1.3873	0.5075	0.6346	2.5718	0.5075	0.4857	0.1991	0.2456
No log	31.0	217	1.2963	0.54	0.6140	2.6319	0.54	0.5431	0.1806	0.2316
No log	32.0	224	1.3467	0.505	0.6361	2.7359	0.505	0.4792	0.2133	0.2409
No log	33.0	231	1.2819	0.55	0.6017	2.6009	0.55	0.5423	0.1700	0.2182
No log	34.0	238	1.3502	0.525	0.6402	2.4999	0.525	0.5166	0.1945	0.2492
No log	35.0	245	1.3020	0.5275	0.6155	2.6222	0.5275	0.5173	0.1844	0.2243
No log	36.0	252	1.4007	0.5175	0.6457	2.5934	0.5175	0.5160	0.2112	0.2588
No log	37.0	259	1.2637	0.5175	0.6187	2.6172	0.5175	0.5031	0.1879	0.2314
No log	38.0	266	1.3416	0.54	0.6142	2.6727	0.54	0.5300	0.1827	0.2262
No log	39.0	273	1.2449	0.5375	0.6086	2.6247	0.5375	0.5359	0.1847	0.2294
No log	40.0	280	1.2930	0.5325	0.6131	2.7111	0.5325	0.5141	0.1865	0.2262
No log	41.0	287	1.2288	0.535	0.5988	2.5900	0.535	0.5277	0.1827	0.2146
No log	42.0	294	1.2507	0.545	0.6031	2.5254	0.545	0.5289	0.1754	0.2224
No log	43.0	301	1.2154	0.5475	0.5986	2.6049	0.5475	0.5414	0.1730	0.2229
No log	44.0	308	1.1948	0.5575	0.5824	2.5753	0.5575	0.5492	0.1904	0.2047
No log	45.0	315	1.1773	0.555	0.5846	2.6682	0.555	0.5564	0.1918	0.2171
No log	46.0	322	1.1860	0.56	0.5763	2.5625	0.56	0.5549	0.1951	0.2018
No log	47.0	329	1.1970	0.5575	0.5850	2.5154	0.5575	0.5436	0.1819	0.2114
No log	48.0	336	1.1805	0.5425	0.5862	2.5828	0.5425	0.5423	0.1885	0.2132
No log	49.0	343	1.1902	0.555	0.5862	2.5043	0.555	0.5446	0.1705	0.2075
No log	50.0	350	1.1496	0.5725	0.5748	2.5429	0.5725	0.5752	0.1647	0.2034
No log	51.0	357	1.1749	0.57	0.5802	2.5185	0.57	0.5564	0.1713	0.2055
No log	52.0	364	1.1485	0.5625	0.5717	2.5957	0.5625	0.5570	0.1752	0.1993
No log	53.0	371	1.1721	0.5525	0.5853	2.6264	0.5525	0.5488	0.1632	0.2165
No log	54.0	378	1.1592	0.5525	0.5783	2.5631	0.5525	0.5433	0.1743	0.2057
No log	55.0	385	1.1473	0.5725	0.5731	2.6200	0.5725	0.5689	0.1667	0.2047
No log	56.0	392	1.1643	0.5575	0.5771	2.5922	0.5575	0.5458	0.1699	0.2098
No log	57.0	399	1.1510	0.5775	0.5740	2.5202	0.5775	0.5798	0.1633	0.2042
No log	58.0	406	1.1627	0.5725	0.5755	2.5974	0.5725	0.5619	0.1685	0.2053
No log	59.0	413	1.1524	0.56	0.5806	2.5180	0.56	0.5581	0.1826	0.2119
No log	60.0	420	1.1526	0.5675	0.5712	2.6118	0.5675	0.5624	0.1714	0.2025
No log	61.0	427	1.1861	0.5525	0.5845	2.5332	0.5525	0.5429	0.1634	0.2111
No log	62.0	434	1.1313	0.5675	0.5648	2.5085	0.5675	0.5690	0.1589	0.1952
No log	63.0	441	1.1651	0.5625	0.5796	2.5044	0.5625	0.5495	0.1666	0.2078
No log	64.0	448	1.1352	0.565	0.5689	2.4902	0.565	0.5652	0.1703	0.2032
No log	65.0	455	1.1379	0.5725	0.5723	2.5435	0.5725	0.5666	0.1593	0.2026
No log	66.0	462	1.1507	0.575	0.5763	2.4687	0.575	0.5697	0.1551	0.2056
No log	67.0	469	1.1354	0.5625	0.5708	2.5495	0.5625	0.5564	0.1754	0.2009
No log	68.0	476	1.1286	0.5775	0.5671	2.4870	0.5775	0.5746	0.1795	0.2008
No log	69.0	483	1.1371	0.5675	0.5701	2.5777	0.5675	0.5642	0.1769	0.2047
No log	70.0	490	1.1152	0.56	0.5613	2.5036	0.56	0.5599	0.1370	0.1985
No log	71.0	497	1.1289	0.5725	0.5657	2.5572	0.5725	0.5666	0.1496	0.2014
0.2584	72.0	504	1.1270	0.57	0.5653	2.5292	0.57	0.5688	0.1570	0.1973
0.2584	73.0	511	1.1297	0.57	0.5680	2.5565	0.57	0.5649	0.1467	0.2042
0.2584	74.0	518	1.1246	0.5625	0.5646	2.5033	0.5625	0.5618	0.1581	0.2004
0.2584	75.0	525	1.1186	0.57	0.5635	2.5465	0.57	0.5671	0.1454	0.1999
0.2584	76.0	532	1.1210	0.56	0.5654	2.5094	0.56	0.5587	0.1510	0.2031
0.2584	77.0	539	1.1212	0.5675	0.5635	2.5170	0.5675	0.5630	0.1631	0.1996
0.2584	78.0	546	1.1190	0.56	0.5642	2.5074	0.56	0.5592	0.1506	0.2027
0.2584	79.0	553	1.1215	0.5625	0.5643	2.5112	0.5625	0.5599	0.1573	0.2024
0.2584	80.0	560	1.1181	0.56	0.5635	2.5064	0.56	0.5595	0.1601	0.2009
0.2584	81.0	567	1.1201	0.5675	0.5639	2.5096	0.5675	0.5669	0.1602	0.2008
0.2584	82.0	574	1.1195	0.5625	0.5645	2.5054	0.5625	0.5610	0.1759	0.2025
0.2584	83.0	581	1.1182	0.5625	0.5641	2.5062	0.5625	0.5619	0.1830	0.2018
0.2584	84.0	588	1.1195	0.5575	0.5637	2.5121	0.5575	0.5556	0.1838	0.2026
0.2584	85.0	595	1.1192	0.56	0.5641	2.5058	0.56	0.5588	0.1716	0.2026
0.2584	86.0	602	1.1186	0.5625	0.5639	2.5060	0.5625	0.5619	0.1662	0.2022
0.2584	87.0	609	1.1181	0.5575	0.5637	2.5070	0.5575	0.5557	0.1596	0.2027
0.2584	88.0	616	1.1178	0.56	0.5637	2.5060	0.56	0.5577	0.1655	0.2017
0.2584	89.0	623	1.1183	0.56	0.5639	2.5057	0.56	0.5580	0.1542	0.2021
0.2584	90.0	630	1.1184	0.56	0.5640	2.5060	0.56	0.5581	0.1841	0.2021
0.2584	91.0	637	1.1183	0.5575	0.5638	2.5060	0.5575	0.5547	0.1672	0.2029
0.2584	92.0	644	1.1182	0.5575	0.5638	2.5059	0.5575	0.5547	0.1608	0.2029
0.2584	93.0	651	1.1183	0.56	0.5639	2.5057	0.56	0.5576	0.1648	0.2021
0.2584	94.0	658	1.1185	0.555	0.5639	2.5061	0.555	0.5524	0.1648	0.2031
0.2584	95.0	665	1.1183	0.555	0.5640	2.5058	0.555	0.5524	0.1614	0.2031
0.2584	96.0	672	1.1182	0.555	0.5639	2.5057	0.555	0.5524	0.1769	0.2030
0.2584	97.0	679	1.1182	0.555	0.5639	2.5057	0.555	0.5524	0.1733	0.2031
0.2584	98.0	686	1.1181	0.555	0.5639	2.5058	0.555	0.5524	0.1754	0.2031
0.2584	99.0	693	1.1181	0.555	0.5639	2.5058	0.555	0.5524	0.1705	0.2031
0.2584	100.0	700	1.1181	0.555	0.5639	2.5058	0.555	0.5524	0.1705	0.2031

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

vit-tiny_rvl_cdip_100_examples_per_class

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