Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy	Brier Loss	Nll	F1 Micro	F1 Macro	Ece	Aurc
No log	1.0	7	8.7328	0.0375	1.0712	7.1959	0.0375	0.0284	0.2770	0.9564
No log	2.0	14	6.6754	0.0725	0.9650	6.2033	0.0725	0.0442	0.1890	0.9239
No log	3.0	21	6.2399	0.1525	0.9213	5.6927	0.1525	0.1339	0.1647	0.8105
No log	4.0	28	5.9557	0.2125	0.8771	4.2773	0.2125	0.1952	0.1637	0.6347
No log	5.0	35	5.5957	0.3275	0.7962	3.1599	0.3275	0.3087	0.1928	0.4595
No log	6.0	42	5.4573	0.4075	0.7283	3.0860	0.4075	0.3732	0.1803	0.3610
No log	7.0	49	5.3445	0.43	0.7150	2.9840	0.4300	0.4112	0.2071	0.3498
No log	8.0	56	5.2986	0.445	0.6860	2.9281	0.445	0.4327	0.1891	0.3159
No log	9.0	63	5.2567	0.465	0.6608	3.0783	0.465	0.4494	0.1835	0.2885
No log	10.0	70	5.4317	0.4425	0.6752	2.9067	0.4425	0.4477	0.1836	0.3209
No log	11.0	77	5.2073	0.4825	0.6342	2.7960	0.4825	0.4664	0.1731	0.2708
No log	12.0	84	5.2094	0.51	0.6150	2.8886	0.51	0.4767	0.1463	0.2459
No log	13.0	91	5.2379	0.4975	0.6135	2.7446	0.4975	0.4819	0.1702	0.2436
No log	14.0	98	5.2716	0.505	0.6123	2.7888	0.505	0.4962	0.1595	0.2496
No log	15.0	105	5.2410	0.5125	0.6090	2.6474	0.5125	0.5144	0.1659	0.2451
No log	16.0	112	5.2764	0.54	0.6063	2.7700	0.54	0.5316	0.1634	0.2383
No log	17.0	119	5.2652	0.5275	0.6027	2.7934	0.5275	0.5171	0.1800	0.2326
No log	18.0	126	5.2145	0.54	0.5944	2.6456	0.54	0.5350	0.1548	0.2323
No log	19.0	133	5.2611	0.5175	0.6096	2.5302	0.5175	0.5273	0.1709	0.2435
No log	20.0	140	5.3536	0.52	0.6110	2.6530	0.52	0.5229	0.1619	0.2359
No log	21.0	147	5.3020	0.5125	0.6060	2.7184	0.5125	0.5070	0.1724	0.2398
No log	22.0	154	5.2107	0.5275	0.5926	2.4436	0.5275	0.5242	0.1618	0.2255
No log	23.0	161	5.2723	0.53	0.5953	2.7008	0.53	0.5209	0.1698	0.2253
No log	24.0	168	5.1615	0.5325	0.5875	2.4753	0.5325	0.5254	0.1699	0.2247
No log	25.0	175	5.1795	0.5375	0.5825	2.6856	0.5375	0.5316	0.1781	0.2144
No log	26.0	182	5.2340	0.54	0.5937	2.6542	0.54	0.5271	0.1778	0.2215
No log	27.0	189	5.2197	0.5375	0.5831	2.4800	0.5375	0.5366	0.1666	0.2119
No log	28.0	196	5.2345	0.5275	0.6105	2.6475	0.5275	0.5247	0.1919	0.2338
No log	29.0	203	5.2050	0.5475	0.5917	2.6350	0.5475	0.5531	0.1753	0.2251
No log	30.0	210	5.1753	0.5425	0.5891	2.6472	0.5425	0.5282	0.1831	0.2215
No log	31.0	217	5.2349	0.535	0.5946	2.5653	0.535	0.5257	0.1617	0.2186
No log	32.0	224	5.1497	0.545	0.5778	2.6174	0.545	0.5425	0.1716	0.2138
No log	33.0	231	5.1688	0.5175	0.5899	2.5079	0.5175	0.5149	0.1624	0.2159
No log	34.0	238	5.2269	0.53	0.5961	2.5188	0.53	0.5326	0.1746	0.2206
No log	35.0	245	5.1477	0.5325	0.5867	2.4762	0.5325	0.5369	0.1728	0.2176
No log	36.0	252	5.2229	0.5375	0.5838	2.4397	0.5375	0.5386	0.1693	0.2167
No log	37.0	259	5.1578	0.535	0.5802	2.5103	0.535	0.5286	0.1755	0.2124
No log	38.0	266	5.1405	0.535	0.5979	2.5852	0.535	0.5346	0.1913	0.2268
No log	39.0	273	5.1236	0.535	0.5844	2.4851	0.535	0.5378	0.1729	0.2168
No log	40.0	280	5.0813	0.5475	0.5757	2.4305	0.5475	0.5434	0.1781	0.2091
No log	41.0	287	5.1844	0.535	0.5888	2.4730	0.535	0.5306	0.1707	0.2159
No log	42.0	294	5.1468	0.53	0.5926	2.4866	0.53	0.5316	0.1776	0.2200
No log	43.0	301	5.1469	0.53	0.5837	2.5769	0.53	0.5252	0.1805	0.2168
No log	44.0	308	5.2168	0.54	0.5955	2.5216	0.54	0.5419	0.1689	0.2226
No log	45.0	315	5.1395	0.525	0.5861	2.4328	0.525	0.5293	0.2006	0.2180
No log	46.0	322	5.1163	0.5425	0.5822	2.4635	0.5425	0.5416	0.1937	0.2106
No log	47.0	329	5.1227	0.5475	0.5786	2.5198	0.5475	0.5489	0.1580	0.2111
No log	48.0	336	5.1134	0.5375	0.5839	2.5239	0.5375	0.5318	0.1832	0.2071
No log	49.0	343	5.1907	0.5375	0.5913	2.5012	0.5375	0.5334	0.1853	0.2145
No log	50.0	350	5.1364	0.5375	0.5875	2.4105	0.5375	0.5415	0.1857	0.2121
No log	51.0	357	5.1739	0.5425	0.5905	2.5208	0.5425	0.5399	0.1894	0.2112
No log	52.0	364	5.1635	0.5325	0.5841	2.4658	0.5325	0.5300	0.1924	0.2124
No log	53.0	371	5.2055	0.5425	0.5866	2.4800	0.5425	0.5390	0.1983	0.2135
No log	54.0	378	5.1547	0.5375	0.5869	2.4575	0.5375	0.5340	0.1839	0.2117
No log	55.0	385	5.1437	0.535	0.5838	2.4117	0.535	0.5366	0.1914	0.2110
No log	56.0	392	5.2042	0.5425	0.5915	2.4286	0.5425	0.5445	0.1905	0.2124
No log	57.0	399	5.2084	0.5625	0.5909	2.4774	0.5625	0.5646	0.2006	0.2116
No log	58.0	406	5.1844	0.545	0.5895	2.3826	0.545	0.5466	0.1948	0.2102
No log	59.0	413	5.1759	0.545	0.5892	2.4790	0.545	0.5498	0.1730	0.2143
No log	60.0	420	5.1783	0.5475	0.5894	2.4294	0.5475	0.5452	0.2043	0.2087
No log	61.0	427	5.1874	0.545	0.5879	2.4295	0.545	0.5412	0.1959	0.2080
No log	62.0	434	5.1861	0.5475	0.5840	2.4513	0.5475	0.5430	0.2097	0.2107
No log	63.0	441	5.1608	0.545	0.5818	2.4581	0.545	0.5450	0.1666	0.2055
No log	64.0	448	5.2018	0.5475	0.5911	2.4537	0.5475	0.5448	0.1938	0.2113
No log	65.0	455	5.2113	0.5375	0.5953	2.4444	0.5375	0.5360	0.1757	0.2106
No log	66.0	462	5.1985	0.5425	0.5897	2.4287	0.5425	0.5377	0.1870	0.2095
No log	67.0	469	5.2218	0.5325	0.5856	2.4340	0.5325	0.5320	0.1882	0.2059
No log	68.0	476	5.2243	0.545	0.5931	2.3923	0.545	0.5447	0.1799	0.2120
No log	69.0	483	5.2103	0.55	0.5881	2.4619	0.55	0.5486	0.2084	0.2060
No log	70.0	490	5.2370	0.55	0.5933	2.4236	0.55	0.5521	0.1920	0.2108
No log	71.0	497	5.2185	0.5475	0.5890	2.4137	0.5475	0.5435	0.2121	0.2076
3.6002	72.0	504	5.2460	0.545	0.5944	2.4704	0.545	0.5430	0.1922	0.2117
3.6002	73.0	511	5.2454	0.5425	0.5928	2.4750	0.5425	0.5406	0.1940	0.2080
3.6002	74.0	518	5.2307	0.5575	0.5935	2.4623	0.5575	0.5599	0.1959	0.2071
3.6002	75.0	525	5.2674	0.56	0.5877	2.4453	0.56	0.5587	0.1956	0.2033
3.6002	76.0	532	5.2263	0.5525	0.5907	2.5044	0.5525	0.5526	0.1862	0.2067
3.6002	77.0	539	5.2498	0.55	0.5938	2.4668	0.55	0.5467	0.2072	0.2059
3.6002	78.0	546	5.2671	0.545	0.5961	2.4394	0.545	0.5421	0.2056	0.2093
3.6002	79.0	553	5.2923	0.545	0.5950	2.4662	0.545	0.5455	0.1833	0.2058
3.6002	80.0	560	5.2854	0.555	0.5918	2.5010	0.555	0.5526	0.2040	0.2059
3.6002	81.0	567	5.3009	0.535	0.5955	2.4253	0.535	0.5319	0.1939	0.2101
3.6002	82.0	574	5.3016	0.535	0.5979	2.4528	0.535	0.5315	0.2020	0.2101
3.6002	83.0	581	5.3262	0.545	0.5990	2.4245	0.545	0.5422	0.1816	0.2081
3.6002	84.0	588	5.3206	0.535	0.5990	2.4519	0.535	0.5350	0.1959	0.2121
3.6002	85.0	595	5.3333	0.5375	0.5999	2.4909	0.5375	0.5352	0.1881	0.2109
3.6002	86.0	602	5.3407	0.535	0.6008	2.5019	0.535	0.5331	0.2087	0.2096
3.6002	87.0	609	5.3413	0.5425	0.6015	2.4753	0.5425	0.5402	0.2147	0.2101
3.6002	88.0	616	5.3716	0.5375	0.6041	2.4290	0.5375	0.5373	0.2234	0.2094
3.6002	89.0	623	5.3639	0.535	0.6010	2.4159	0.535	0.5319	0.2068	0.2108
3.6002	90.0	630	5.3742	0.5425	0.6030	2.4588	0.5425	0.5420	0.2021	0.2099
3.6002	91.0	637	5.3731	0.53	0.6046	2.4580	0.53	0.5284	0.2193	0.2122
3.6002	92.0	644	5.3919	0.54	0.6051	2.4317	0.54	0.5395	0.2057	0.2090
3.6002	93.0	651	5.3947	0.54	0.6049	2.4372	0.54	0.5385	0.2053	0.2092
3.6002	94.0	658	5.4070	0.535	0.6067	2.4600	0.535	0.5328	0.2297	0.2108
3.6002	95.0	665	5.4129	0.535	0.6071	2.4249	0.535	0.5345	0.2186	0.2104
3.6002	96.0	672	5.4137	0.535	0.6071	2.4580	0.535	0.5339	0.2192	0.2102
3.6002	97.0	679	5.4218	0.5325	0.6079	2.4584	0.5325	0.5316	0.2197	0.2112
3.6002	98.0	686	5.4236	0.5325	0.6083	2.4585	0.5325	0.5311	0.2154	0.2110
3.6002	99.0	693	5.4261	0.5325	0.6081	2.4569	0.5325	0.5316	0.2294	0.2114
3.6002	100.0	700	5.4262	0.535	0.6080	2.4569	0.535	0.5345	0.2120	0.2105

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_NKD_t1.0_g1.5

vit-tiny_rvl_cdip_100_examples_per_class_kd_NKD_t1.0_g1.5

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_NKD_t1.0_g1.5