File size: 13,690 Bytes
4fa50a7 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 |
---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 가퍼 스포츠 낚시 벨트 어깨 하 해상 스탠드업 물고기 싸움 로드 홀더 스포츠/레저>낚시>낚시의류/잡화>힙커버/힙가드
- text: 낚시 태클박스 36리터 세트8 초경량 멀티 테이블 의자 받침대 루어 민물 바다 케리어 BSS158-3 스포츠/레저>낚시>낚시용품>태클박스
- text: 메이저 크래프트 자이언트 킬링 Major Craft GK5SJ-B663 스포츠/레저>낚시>루어낚시>루어낚시세트
- text: 갸프 낚싯대 용골 핸들 땀 흡수 스트랩 미끄럼 방지 절연 라켓 손잡이 커버 스포츠/레저>낚시>낚시용품>가프
- text: 송어베이스 루어 세트 스푼 미끼 스피너 보빈 인공 스포츠/레저>낚시>루어낚시>루어낚시세트
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:** 8 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 |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 7.0 | <ul><li>'다이와 DAIWA 한국다이와정공 소품케이스 클리어 파우치 S C 스포츠/레저>낚시>바다낚시>찌케이스'</li><li>'갓포스 고급 루어 낚시가방 루어대 원투대 하드 로드케이스 낚시대수납 단품 112CM-157CM 스포츠/레저>낚시>바다낚시>바다낚시가방'</li><li>'다이와 포터블 휴대용 로드케이스 B 140R 스포츠/레저>낚시>바다낚시>바다낚시가방'</li></ul> |
| 3.0 | <ul><li>'이공조구 원 포인트 바다루어낚싯대 S180 스포츠/레저>낚시>낚싯대>바다루어낚싯대'</li><li>'엔에스 블랙 매직아이 슬로우피치 바다루어낚싯대 B-592H3MF 스포츠/레저>낚시>낚싯대>바다루어낚싯대'</li><li>'은성 실스타 DHC 명파S 민물낚싯대 30칸 스포츠/레저>낚시>낚싯대>민물낚싯대'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'메이호 태클박스 루어케이스 도구통 지그통 VS-388DD 스포츠/레저>낚시>낚시용품>태클박스'</li><li>'다이와 쿨라인 알파 3 펄 TS2000 스포츠/레저>낚시>낚시용품>쿨백'</li><li>'슬라이드 낚시 쪽가위 라인커터기 합사가위 T74464474 스포츠/레저>낚시>낚시공구>가위/라인커터/핀온릴'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'다미끼 맘바2 러버지그-배스 루어 민물루어 1 2oz 스포츠/레저>낚시>루어낚시>하드베이트'</li><li>'루어 낚시 가물치 배스 5pcs 개구리 세트 프로그 스포츠/레저>낚시>루어낚시>루어낚시세트'</li><li>'KFP 미노우 KS01 하드베이트 싱킹타입 루어 포퍼 웜 크랭크 프로팅 싱킹 배스 미끼 농어 베이트 스포츠/레저>낚시>루어낚시>하드베이트'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'다이와 레브로스 스피닝릴 LT2500D-XH 스포츠/레저>낚시>낚시릴>스피닝릴'</li><li>'바낙스 LJ100x 장구통릴 티탄 스포츠/레저>낚시>낚시릴>베이트릴'</li><li>'시마노 FX 1000 스피닝릴 스포츠/레저>낚시>낚시릴>스피닝릴'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'가마라 쇼크리더 카본 목줄 50m 6호 GFLUORO506 스포츠/레저>낚시>낚싯줄>카본라인'</li><li>'선라인 토네이도 마츠다 스페셜 블랙 스트림 낚싯줄 70m 1.75호 스포츠/레저>낚시>낚싯줄>카본라인'</li><li>'선라인 슈터 FC 스나이퍼 100m 4.5LB 스포츠/레저>낚시>낚싯줄>카본라인'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'다이와 낚시화 부츠 운동화 스파이크 슈즈 DAIWA 일본직구 DS-2150CD 스포츠/레저>낚시>낚시의류/잡화>낚시신발'</li><li>'HDF 해동 피나투라 올컷 방한 덮개장갑 낚시장갑 스포츠/레저>낚시>낚시의류/잡화>낚시장갑'</li><li>'가마가츠 낚시 코듀라 힙가드 로우백 타입 단일사이즈 GM3727 스포츠/레저>낚시>낚시의류/잡화>힙커버/힙가드'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'루웍스 빙어 초릿대 23cm 스포츠/레저>낚시>민물낚시>얼음낚시'</li><li>'바다 민물 고기 낚시대 보관 수납 가방 하드케이스 스포츠/레저>낚시>민물낚시>민물낚시가방'</li><li>'고급 내림찌케이스 대형찌보관함 플로팅 보관박스 스포츠/레저>낚시>민물낚시>찌케이스'</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_sl4")
# Run inference
preds = model("송어베이스 루어 세트 스푼 미끼 스피너 보빈 인공 스포츠/레저>낚시>루어낚시>루어낚시세트")
```
<!--
### 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 | 2 | 7.8018 | 19 |
| 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 |
| 7.0 | 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0091 | 1 | 0.4946 | - |
| 0.4545 | 50 | 0.5017 | - |
| 0.9091 | 100 | 0.2322 | - |
| 1.3636 | 150 | 0.0559 | - |
| 1.8182 | 200 | 0.0182 | - |
| 2.2727 | 250 | 0.0165 | - |
| 2.7273 | 300 | 0.0018 | - |
| 3.1818 | 350 | 0.0001 | - |
| 3.6364 | 400 | 0.0001 | - |
| 4.0909 | 450 | 0.0001 | - |
| 4.5455 | 500 | 0.0 | - |
| 5.0 | 550 | 0.0 | - |
| 5.4545 | 600 | 0.0 | - |
| 5.9091 | 650 | 0.0 | - |
| 6.3636 | 700 | 0.0 | - |
| 6.8182 | 750 | 0.0 | - |
| 7.2727 | 800 | 0.0 | - |
| 7.7273 | 850 | 0.0 | - |
| 8.1818 | 900 | 0.0 | - |
| 8.6364 | 950 | 0.0 | - |
| 9.0909 | 1000 | 0.0 | - |
| 9.5455 | 1050 | 0.0 | - |
| 10.0 | 1100 | 0.0 | - |
| 10.4545 | 1150 | 0.0 | - |
| 10.9091 | 1200 | 0.0 | - |
| 11.3636 | 1250 | 0.0 | - |
| 11.8182 | 1300 | 0.0 | - |
| 12.2727 | 1350 | 0.0 | - |
| 12.7273 | 1400 | 0.0 | - |
| 13.1818 | 1450 | 0.0 | - |
| 13.6364 | 1500 | 0.0 | - |
| 14.0909 | 1550 | 0.0 | - |
| 14.5455 | 1600 | 0.0 | - |
| 15.0 | 1650 | 0.0 | - |
| 15.4545 | 1700 | 0.0 | - |
| 15.9091 | 1750 | 0.0 | - |
| 16.3636 | 1800 | 0.0 | - |
| 16.8182 | 1850 | 0.0 | - |
| 17.2727 | 1900 | 0.0 | - |
| 17.7273 | 1950 | 0.0 | - |
| 18.1818 | 2000 | 0.0 | - |
| 18.6364 | 2050 | 0.0 | - |
| 19.0909 | 2100 | 0.0 | - |
| 19.5455 | 2150 | 0.0 | - |
| 20.0 | 2200 | 0.0 | - |
| 20.4545 | 2250 | 0.0 | - |
| 20.9091 | 2300 | 0.0 | - |
| 21.3636 | 2350 | 0.0 | - |
| 21.8182 | 2400 | 0.0 | - |
| 22.2727 | 2450 | 0.0 | - |
| 22.7273 | 2500 | 0.0 | - |
| 23.1818 | 2550 | 0.0 | - |
| 23.6364 | 2600 | 0.0 | - |
| 24.0909 | 2650 | 0.0 | - |
| 24.5455 | 2700 | 0.0 | - |
| 25.0 | 2750 | 0.0 | - |
| 25.4545 | 2800 | 0.0 | - |
| 25.9091 | 2850 | 0.0 | - |
| 26.3636 | 2900 | 0.0 | - |
| 26.8182 | 2950 | 0.0 | - |
| 27.2727 | 3000 | 0.0 | - |
| 27.7273 | 3050 | 0.0 | - |
| 28.1818 | 3100 | 0.0 | - |
| 28.6364 | 3150 | 0.0 | - |
| 29.0909 | 3200 | 0.0 | - |
| 29.5455 | 3250 | 0.0 | - |
| 30.0 | 3300 | 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.*
--> |