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mini1013/
master_cate_bt_top9_test

Name: master_cate_bt_top9_test
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: 12 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
10	'한율 흰감국 톤업 크림 SPF30/PA++ 50ml 선택완료 (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 > 톤업크림 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 > 톤업크림' '동국제약 마데카크림 시즌6 50ml /에센스/기미스틱/주름스틱 11.마데카 수딩 젤 크림 50ml (#M)11st>스킨케어>수분크림>수분크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 수분크림 > 수분크림' '[참존]디에이지 레드와인 인텐스 크림 50ML 1 1_P068147977 선택/옵션선택 (#M)11st>스킨케어>수분크림>수분크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 수분크림'
8	'메디필 히알루론 다크베논 펩타이드9 앰플 눈가 팔자 주름 아이패치 60매 (#M)홈>화장품/미용>마스크/팩>마스크시트 Naverstore > 화장품/미용 > 마스크/팩 > 마스크시트' '[입큰] 쌀을 담은 아이패치(톤업 아이겔 패치,60매) 아이패치 60매입 단품 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 시트마스크 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 시트마스크' 'SNP/엠솔릭 새봄맞이 특별전 UP TO 67%+전구매 증정 39_ 흑진주 리뉴 블랙 앰플 마스크 Ver.5 10매 화장품/향수>팩/마스크>마스크팩;(#M)화장품/향수>팩/마스크>마스크시트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 팩/마스크 > 마스크시트'
1	'에보보떼 에보아이 아이래쉬 포뮬라 3ml 속눈썹 영양제 세럼 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 속눈썹영양제' '[봄쿠폰]마이래쉬세럼 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라' '코스노리 롱 액티브 마스카라 리무버 - 롱 액티브 마스카라 리무버 (#M)화장품/미용>클렌징>립앤아이리무버 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 클렌징 > 립앤아이리무버'
6	'숨 37도 타임에너지 3종 세트 21년 4월기획 (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>화장품세트 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 화장품세트' '[신제품샘플증정][6빅딜]클리어로션+피테라에센스 230ml세트 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 화장품세트' '라벨영 쇼킹블랙티트리 스킨로션SET/민감피부진정 블랙티트리스킨로션 세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플'
5	'라네즈 베스트어워즈 크림스킨 더블 기획세트 슬리퍼 (#M)GSSHOP>뷰티>스킨케어>뷰티 합포장 GSSHOP > 뷰티 > 스킨케어 > 뷰티 합포장' '[즉시10%+중복10%+묶음10%+T11%]토니모리 BIG SALE 11번가 단독 1+1 외 BEST~82%+콜라겐부스터 68_플로리아 뉴트라 에너지_토너 150ml 11st>선케어>선크림/선블록>선크림/선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>선블록;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>립메이크업>립틴트;11st > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업' '토니모리 투엑스알 콜라겐 스킨64666227 140ml x 1개64666227 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 위생용품 > 화장솜 LotteOn > 뷰티 > 뷰티기기/소품 > 위생용품 > 화장솜'
9	'다나한 본연진 에센스 보은세트/선물용/다나한본연진 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 에센스/세럼' '티 엘릭시어 스킨 리질리언스 액티베이팅 세럼 50ml 티 엘릭시어 세럼 50ml LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 에센스/세럼 LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 에센스/세럼' '5 X SkinCeuticals 스킨수티컬즈 PREVENT - Resveratrol B E 0.13oz / 4ml Each 338637 LOREAL > LotteOn > 스킨수티컬즈 > Branded > Skinceuticals LOREAL > LotteOn > 스킨수티컬즈 > Branded > Skinceuticals'
4	'메디필 펩타이드9 멜라 스틱 (#M)11st>스킨케어>화이트닝크림>화이트닝크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 화이트닝크림 > 화이트닝크림' '눅스 3월 BRAND DAY!! 환절기 보습 베스트 아이템 SALE UP TO 62% (멀티오일/립밤/핸드크림/바디로션) 눅스 에너지 부스트 나이트 리커버리밤 50ml_품목 / 20230327_31 11st>뷰티>스킨케어>크림;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림' '가히 멀티밤 + 하이라이터 1세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 올인원 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 올인원'
0	'[AK분당점] [클라랑스] NEW 엑스트라 퍼밍 넥 크림 75ml 80056458 `1075185169` LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디로션/크림 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디로션/크림' '끄렘므 뿌르 르 꾸 50ml ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림' '[1만원 상품권][4][단독] 기적의 크림 60ml 세트 (+18만 5천원 상당 넥/데콜테 크림) 모이스춰라이징 쿨 젤 크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림;ssg > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 세트;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'
7	'시슬리아 랭테그랄 앙티 아쥬 아이 앤 립 콘투어 크림 15ml 백화점 면세점 동일 제품 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어' 'NEW 바이탈 퍼펙션 업리프팅 앤 퍼밍 익스프레스 아이 마스크 1.단품없음 (#M)화장품/향수>팩/마스크>마스크시트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 팩/마스크 > 마스크시트' '라이트풀 C3 래디언트 하이드레이션 톤-업 아이 크림 (#M)화장품/미용>베이스메이크업>메이크업베이스 Naverstore > 화장품/미용 > 베이스메이크업 > 메이크업베이스'
11	'달팡 - 에센셜 오일 엘릭서 베티버 아로마틱 케어 스트레스 렐리프 디톡스 15ml/0.5oz ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션' '[본사직영정품]이지피지 오일 판타스틱 15g ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 립케어;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립밤 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립밤' '타마누오일 11ml(페이스오일/피부진정/보습효능/100%원액/마다카스카르섬/호동씨오일) 타마누오일 (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>페이스오일 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 페이스오일'
3	'달바 모이스트 프레쉬 선미스트 본품 2개 MinSellAmount (#M)화장품/향수>선케어>선스프레이 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 선케어 > 선스프레이' '비욘드 딥 모이스처 에센셜 미스트 파우더리 머스크향 200ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디미스트/샤워코롱 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디미스트/샤워코롱' '[AKmall][꼬달리] 그레이프 워터 75ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트'
2	'멘소래담 아크네스 모이스처 로션 수분 보습 피부진정 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>로션/에멀젼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 로션/에멀젼' '[아모레퍼시픽] 4월 더 밝게 빛나는 봄의 뷰티를 위한 최고 ! #헤라#프리메라 34. 오가니언스베리어리페어하이드레이션크림에멀젼_선택완료 11st>메이크업>페이스메이크업>파운데이션;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>페이스메이크업;쇼킹딜 홈>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>스킨케어>스킨케어 세트>스킨케어 세트;11st>뷰티>스킨케어>스킨/로션;11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 페이스메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/로션' '[20%중복+T11%] 네이처리퍼블릭 색조 BEST! (쿠션/틴트/마스카라) 39_스네일 에멀전_에멀전10010015NK0228 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>치크/하이라이터>치크/블러셔;11st > 뷰티 > 메이크업 > 치크/하이라이터 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.8002

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_bt_top9_test")
# Run inference
preds = model("아크웰 아쿠아씰 수딩 토닉 150ml  (#M)11st>스킨케어>스킨/토너>스킨/토너 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	11	21.3033	91

Label	Training Sample Count
0	50
1	50
2	50
3	50
4	50
5	50
6	50
7	50
8	50
9	50
10	50
11	50

Training Hyperparameters

batch_size: (64, 64)
num_epochs: (30, 30)
max_steps: -1
sampling_strategy: oversampling
num_iterations: 100
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
0.0011	1	0.4352	-
0.0533	50	0.431	-
0.1066	100	0.4278	-
0.1599	150	0.4267	-
0.2132	200	0.4198	-
0.2665	250	0.392	-
0.3198	300	0.3682	-
0.3731	350	0.3335	-
0.4264	400	0.2896	-
0.4797	450	0.2464	-
0.5330	500	0.2338	-
0.5864	550	0.2243	-
0.6397	600	0.2238	-
0.6930	650	0.2188	-
0.7463	700	0.212	-
0.7996	750	0.2139	-
0.8529	800	0.2041	-
0.9062	850	0.1973	-
0.9595	900	0.188	-
1.0128	950	0.1784	-
1.0661	1000	0.1758	-
1.1194	1050	0.177	-
1.1727	1100	0.1735	-
1.2260	1150	0.1667	-
1.2793	1200	0.163	-
1.3326	1250	0.1583	-
1.3859	1300	0.1489	-
1.4392	1350	0.1428	-
1.4925	1400	0.1343	-
1.5458	1450	0.1325	-
1.5991	1500	0.1252	-
1.6525	1550	0.1164	-
1.7058	1600	0.1063	-
1.7591	1650	0.0968	-
1.8124	1700	0.0844	-
1.8657	1750	0.0718	-
1.9190	1800	0.0646	-
1.9723	1850	0.0504	-
2.0256	1900	0.0493	-
2.0789	1950	0.0438	-
2.1322	2000	0.0433	-
2.1855	2050	0.0425	-
2.2388	2100	0.0399	-
2.2921	2150	0.0319	-
2.3454	2200	0.0294	-
2.3987	2250	0.0292	-
2.4520	2300	0.0254	-
2.5053	2350	0.0248	-
2.5586	2400	0.0259	-
2.6119	2450	0.0222	-
2.6652	2500	0.0217	-
2.7186	2550	0.0225	-
2.7719	2600	0.0185	-
2.8252	2650	0.0143	-
2.8785	2700	0.013	-
2.9318	2750	0.013	-
2.9851	2800	0.0083	-
3.0384	2850	0.0079	-
3.0917	2900	0.0059	-
3.1450	2950	0.0063	-
3.1983	3000	0.0029	-
3.2516	3050	0.0027	-
3.3049	3100	0.0016	-
3.3582	3150	0.0027	-
3.4115	3200	0.0024	-
3.4648	3250	0.0032	-
3.5181	3300	0.0032	-
3.5714	3350	0.0025	-
3.6247	3400	0.0029	-
3.6780	3450	0.0041	-
3.7313	3500	0.0035	-
3.7846	3550	0.0018	-
3.8380	3600	0.0021	-
3.8913	3650	0.0021	-
3.9446	3700	0.0019	-
3.9979	3750	0.0017	-
4.0512	3800	0.0015	-
4.1045	3850	0.0018	-
4.1578	3900	0.0016	-
4.2111	3950	0.0009	-
4.2644	4000	0.0009	-
4.3177	4050	0.0013	-
4.3710	4100	0.0013	-
4.4243	4150	0.0004	-
4.4776	4200	0.0001	-
4.5309	4250	0.0004	-
4.5842	4300	0.0005	-
4.6375	4350	0.0028	-
4.6908	4400	0.0024	-
4.7441	4450	0.0024	-
4.7974	4500	0.0015	-
4.8507	4550	0.0005	-
4.9041	4600	0.0006	-
4.9574	4650	0.0009	-
5.0107	4700	0.0004	-
5.0640	4750	0.0005	-
5.1173	4800	0.0006	-
5.1706	4850	0.0001	-
5.2239	4900	0.0002	-
5.2772	4950	0.0001	-
5.3305	5000	0.0015	-
5.3838	5050	0.0009	-
5.4371	5100	0.0012	-
5.4904	5150	0.0005	-
5.5437	5200	0.0002	-
5.5970	5250	0.0001	-
5.6503	5300	0.0001	-
5.7036	5350	0.0001	-
5.7569	5400	0.0	-
5.8102	5450	0.0	-
5.8635	5500	0.0	-
5.9168	5550	0.0	-
5.9701	5600	0.0	-
6.0235	5650	0.0001	-
6.0768	5700	0.0	-
6.1301	5750	0.0	-
6.1834	5800	0.0001	-
6.2367	5850	0.0001	-
6.2900	5900	0.0008	-
6.3433	5950	0.0009	-
6.3966	6000	0.0007	-
6.4499	6050	0.0051	-
6.5032	6100	0.0178	-
6.5565	6150	0.0118	-
6.6098	6200	0.0023	-
6.6631	6250	0.0003	-
6.7164	6300	0.0002	-
6.7697	6350	0.0002	-
6.8230	6400	0.0003	-
6.8763	6450	0.0006	-
6.9296	6500	0.0001	-
6.9829	6550	0.0001	-
7.0362	6600	0.0	-
7.0896	6650	0.0	-
7.1429	6700	0.0	-
7.1962	6750	0.0	-
7.2495	6800	0.0	-
7.3028	6850	0.0	-
7.3561	6900	0.0	-
7.4094	6950	0.0	-
7.4627	7000	0.0	-
7.5160	7050	0.0	-
7.5693	7100	0.0	-
7.6226	7150	0.0	-
7.6759	7200	0.0008	-
7.7292	7250	0.0002	-
7.7825	7300	0.0	-
7.8358	7350	0.0001	-
7.8891	7400	0.0	-
7.9424	7450	0.0	-
7.9957	7500	0.0	-
8.0490	7550	0.0	-
8.1023	7600	0.0	-
8.1557	7650	0.0	-
8.2090	7700	0.0	-
8.2623	7750	0.0	-
8.3156	7800	0.0003	-
8.3689	7850	0.0005	-
8.4222	7900	0.0007	-
8.4755	7950	0.0022	-
8.5288	8000	0.0017	-
8.5821	8050	0.0025	-
8.6354	8100	0.0023	-
8.6887	8150	0.0008	-
8.7420	8200	0.0002	-
8.7953	8250	0.0008	-
8.8486	8300	0.0011	-
8.9019	8350	0.0003	-
8.9552	8400	0.0	-
9.0085	8450	0.0002	-
9.0618	8500	0.0001	-
9.1151	8550	0.0	-
9.1684	8600	0.0	-
9.2217	8650	0.0	-
9.2751	8700	0.0	-
9.3284	8750	0.0	-
9.3817	8800	0.0	-
9.4350	8850	0.0	-
9.4883	8900	0.0	-
9.5416	8950	0.0	-
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Citation

BibTeX

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    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
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    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
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    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
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