标签:

• 由训练器生成 数据集:
• sroie 指标:
• 精确度
• 召回率
• F1值
• 准确率 模型索引:
• 名称: layoutlmv3-finetuned-invoice 结果:
  • 任务: 名称: 标记分类 类型: token-classification 数据集: 名称: sroie 类型: sroie 参数: sroie 指标:
    • 名称: 精确度 类型: precision 值: 1.0
    • 名称: 召回率 类型: recall 值: 1.0
    • 名称: F1值 类型: f1 值: 1.0
    • 名称: 准确率 类型: accuracy 值: 1.0

layoutlmv3-finetuned-invoice

该模型是基于microsoft/layoutlmv3-base在sroie数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果:

• 损失: 0.0018
• 精确度: 1.0
• 召回率: 1.0
• F1值: 1.0
• 准确率: 1.0

模型描述

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预期用途与限制

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训练与评估数据

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训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数:

• 学习率: 1e-05
• 训练批次大小: 2
• 评估批次大小: 2
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam，参数为betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: 线性
• 训练步数: 2000

训练结果

框架版本

• Transformers 4.21.0.dev0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.2
• Tokenizers 0.12.1