lilt-en-funsd2

This model is a fine-tuned version of SCUT-DLVCLab/lilt-roberta-en-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.0440
• Totalamt: {'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}
• Overall Precision: 1.0
• Overall Recall: 0.6667
• Overall F1: 0.8
• Overall Accuracy: 0.9947

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 2
• eval_batch_size: 2
• seed: 42
• optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: linear
• training_steps: 2500
• mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Totalamt	Overall Precision	Overall Recall	Overall F1	Overall Accuracy
0.0134	50.0	200	0.0440	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	100.0	400	0.0472	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	150.0	600	0.0490	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	200.0	800	0.0504	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	250.0	1000	0.0513	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	300.0	1200	0.0519	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	350.0	1400	0.0525	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	400.0	1600	0.0529	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	450.0	1800	0.0533	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	500.0	2000	0.0536	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	550.0	2200	0.0537	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947
0.0	600.0	2400	0.0538	{'precision': 1.0, 'recall': 0.6666666666666666, 'f1': 0.8, 'number': 3}	1.0	0.6667	0.8	0.9947

Framework versions

• Transformers 4.57.1
• Pytorch 2.9.0+cu128
• Datasets 4.3.0
• Tokenizers 0.22.1