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---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: '[1300K] 국내생산 뉴니끄 후크랩 솔리드 수유 브라&드로즈팬티 세트 샌드베이지_브라(L)/팬티(M-L) 출산/육아 > 임부복 >
임부속옷 > 수유브라'
- text: 반팔 부엉이레이스티 여성의류 임부복 임산부티셔츠 출산/육아 > 임부복 > 수유복
- text: 외출수유원피스 산후조리원복 산모복 수유외출복 그레이(L) 출산/육아 > 임부복 > 수유복
- text: My Bump 여성용 하이 웨이스트 바닥 길이 임산부 맥시 스커트 정품보장 X-Large_Mocha Sd 출산/육아 > 임부복 > 수유복
- text: 여성 임산부 운동복 쫄 바지 배꼽 아래 레깅스 선물 저렴한 요가복 부쫄 배꼽아래 부 임산 다크그레이 M 출산/육아 > 임부복 > 바지
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: mini1013/master_domain
model-index:
- name: SetFit with mini1013/master_domain
results:
- task:
type: text-classification
name: Text Classification
dataset:
name: Unknown
type: unknown
split: test
metrics:
- type: accuracy
value: 1.0
name: Accuracy
---
# SetFit with mini1013/master_domain
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. 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](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Number of Classes:** 7 classes
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
### Model Labels
| Label | Examples |
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 6.0 | <ul><li>'반팔퍼프 모노키니 임부복수영복 셔링비키니 빅사이즈 화이트, 블랙 (M,L,XL) 블랙_L 출산/육아 > 임부복 > 임부용수영복'</li><li>'2024 새로운 임산부 수영복 배꼽 커버 큰 연꽃 잎 가장자리 한 어깨 원피스 수영복 기초 잎_XXXL 출산/육아 > 임부복 > 임부용수영복'</li><li>'임산부래쉬가드 임산부수영복 체형커버 빅사이즈 만삭 블루_S 출산/육아 > 임부복 > 임부용수영복'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'보리맘 투투 반팔 원피스 세트 롱원피스 임부복 R414 출산/육아 > 임부복 > 원피스'</li><li>'고급스러운 카라 브이넥 부드러운 니트 페이크버튼 임산부원피스 임부복원피스 만삭임부복 블랙_Free 출산/육아 > 임부복 > 원피스'</li><li>'출산 전후 임산부 골반 복대 벨트 B_엘 출산/육아 > 임부복 > 원피스'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'9022 2023 용수철 여름 주름 임산부 스커트 신축성 허리 뱃살 의류 임산부 하의 출산/육아 > 임부복 > 스커트'</li><li>'가을 코디 투피스 니트 스커트 탑 스웨터 원피스 나른한 세트 임부스커트-블랙_L 출산/육아 > 임부복 > 스커트'</li><li>'임산부 스커트 임부복 치마 가을 겨울 벨벳 A 라인 빅사이즈 플리츠 편안한 블랙레귤러 스타일_XXL 출산/육아 > 임부복 > 스커트'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'임부복 썸머플리츠 임산부반바지 출산/육아 > 임부복 > 바지'</li><li>'뉴니끄 임산부 빅사이즈 수유브라 수유나시 팬티 임산부내의 임산부 손목보호대 일반형(2p) 텐셀랩 임산부 드로즈팬티_파스텔블루_M-L 출산/육아 > 임부복 > 바지'</li><li>'AMPOSH 여성용 임산부운동복 바지 신축성 임신 조거 팬츠 보온츄리닝 트레이닝복 헤더버건디_XL 출산/육아 > 임부복 > 바지'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'임산부 원피스 임부복 배 지지 레깅스 출산/육아 > 임부복 > 레깅스'</li><li>'원피스 임산부 임부복 와이드 벨트 배 지지 레깅스 출산/육아 > 임부복 > 레깅스'</li><li>'임산부 겨울 레깅스 겨울용 두꺼운 임산부용 러블리 쇼 얇은 바지 파일 패브릭 510g 04 golden blue_03 XXL 출산/육아 > 임부복 > 레깅스'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'마마조이 심리스 에어 수유브라 그레이_L 출산/육아 > 임부복 > 임부속옷 > 수유브라'</li><li>'수유나시 원터치 임산부 임부 속옷 잠옷 수유복 산모 내의 블루_2XL 출산/육아 > 임부복 > 임부속옷 > 임부러닝'</li><li>'쌍방울 TRY 마더마인드 9부 면스판 임산부 내복 272 상하 1세트 TW9S272 피치_000 (Free) 출산/육아 > 임부복 > 임부속옷 > 임부내복'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'Summer Mae 임산부 수영복 원피스 수영복 버튼 넥 크로스 백 정품보장 Large_Purple 출산/육아 > 임부복 > 수유복'</li><li>'랭글러 Wrangler 여성용 레트로 Mae 임산부 부츠 컷 진 정품보장 Denim_0-34 출산/육아 > 임부복 > 수유복'</li><li>'반폴라 봄 축열덕융세트 레깅스 상의 티셔츠 이너 가을겨울 3XL[72.5-82.5kg 권장]_카멜반폴라[가을겨울 보온] 출산/육아 > 임부복 > 수유복'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 1.0 |
## Uses
### Direct Use for Inference
First install the SetFit library:
```bash
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_bc27")
# Run inference
preds = model("반팔 부엉이레이스티 여성의류 임부복 임산부티셔츠 출산/육아 > 임부복 > 수유복")
```
<!--
### Downstream Use
*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median | Max |
|:-------------|:----|:--------|:----|
| Word count | 8 | 15.0776 | 33 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0 | 70 |
| 1.0 | 70 |
| 2.0 | 70 |
| 3.0 | 70 |
| 4.0 | 70 |
| 5.0 | 70 |
| 6.0 | 70 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (256, 256)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 50
- 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0104 | 1 | 0.4946 | - |
| 0.5208 | 50 | 0.4988 | - |
| 1.0417 | 100 | 0.348 | - |
| 1.5625 | 150 | 0.1457 | - |
| 2.0833 | 200 | 0.0479 | - |
| 2.6042 | 250 | 0.0175 | - |
| 3.125 | 300 | 0.0002 | - |
| 3.6458 | 350 | 0.0001 | - |
| 4.1667 | 400 | 0.0001 | - |
| 4.6875 | 450 | 0.0 | - |
| 5.2083 | 500 | 0.0 | - |
| 5.7292 | 550 | 0.0 | - |
| 6.25 | 600 | 0.0 | - |
| 6.7708 | 650 | 0.0 | - |
| 7.2917 | 700 | 0.0 | - |
| 7.8125 | 750 | 0.0 | - |
| 8.3333 | 800 | 0.0 | - |
| 8.8542 | 850 | 0.0 | - |
| 9.375 | 900 | 0.0 | - |
| 9.8958 | 950 | 0.0 | - |
| 10.4167 | 1000 | 0.0 | - |
| 10.9375 | 1050 | 0.0 | - |
| 11.4583 | 1100 | 0.0 | - |
| 11.9792 | 1150 | 0.0 | - |
| 12.5 | 1200 | 0.0 | - |
| 13.0208 | 1250 | 0.0 | - |
| 13.5417 | 1300 | 0.0 | - |
| 14.0625 | 1350 | 0.0 | - |
| 14.5833 | 1400 | 0.0 | - |
| 15.1042 | 1450 | 0.0 | - |
| 15.625 | 1500 | 0.0 | - |
| 16.1458 | 1550 | 0.0 | - |
| 16.6667 | 1600 | 0.0 | - |
| 17.1875 | 1650 | 0.0 | - |
| 17.7083 | 1700 | 0.0 | - |
| 18.2292 | 1750 | 0.0 | - |
| 18.75 | 1800 | 0.0 | - |
| 19.2708 | 1850 | 0.0 | - |
| 19.7917 | 1900 | 0.0 | - |
| 20.3125 | 1950 | 0.0 | - |
| 20.8333 | 2000 | 0.0 | - |
| 21.3542 | 2050 | 0.0 | - |
| 21.875 | 2100 | 0.0 | - |
| 22.3958 | 2150 | 0.0 | - |
| 22.9167 | 2200 | 0.0 | - |
| 23.4375 | 2250 | 0.0 | - |
| 23.9583 | 2300 | 0.0 | - |
| 24.4792 | 2350 | 0.0 | - |
| 25.0 | 2400 | 0.0 | - |
| 25.5208 | 2450 | 0.0 | - |
| 26.0417 | 2500 | 0.0 | - |
| 26.5625 | 2550 | 0.0 | - |
| 27.0833 | 2600 | 0.0 | - |
| 27.6042 | 2650 | 0.0 | - |
| 28.125 | 2700 | 0.0 | - |
| 28.6458 | 2750 | 0.0 | - |
| 29.1667 | 2800 | 0.0 | - |
| 29.6875 | 2850 | 0.0 | - |
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.19.1
## Citation
### BibTeX
```bibtex
@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
publisher = {arXiv},
year = {2022},
copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->
<!--
## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
<!--
## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
--> |