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---
license: mit
base_model: microsoft/layoutlm-base-uncased
tags:
- generated_from_trainer
datasets:
- funsd
model-index:
- name: layoutlm-funsd
  results: []
---

<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# layoutlm-funsd

This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on the funsd dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.6784
- Answer: {'precision': 0.4630541871921182, 'recall': 0.580964153275649, 'f1': 0.5153508771929824, 'number': 809}
- Header: {'precision': 0.4470588235294118, 'recall': 0.31932773109243695, 'f1': 0.37254901960784315, 'number': 119}
- Question: {'precision': 0.5822259136212624, 'recall': 0.6582159624413145, 'f1': 0.617893345085941, 'number': 1065}
- Overall Precision: 0.5247
- Overall Recall: 0.6066
- Overall F1: 0.5627
- Overall Accuracy: 0.6411

## 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: 3e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 50

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Answer                                                                                                         | Header                                                                                                       | Question                                                                                                    | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 1.7288        | 1.0   | 10   | 1.5435          | {'precision': 0.022058823529411766, 'recall': 0.014833127317676144, 'f1': 0.017738359201773836, 'number': 809} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 119}                                                  | {'precision': 0.19180633147113593, 'recall': 0.09671361502347418, 'f1': 0.1285892634207241, 'number': 1065} | 0.1064            | 0.0577         | 0.0748     | 0.3266           |
| 1.4353        | 2.0   | 20   | 1.3528          | {'precision': 0.20369301788805538, 'recall': 0.4363411619283066, 'f1': 0.27773406766325726, 'number': 809}     | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 119}                                                  | {'precision': 0.2926481084939329, 'recall': 0.38497652582159625, 'f1': 0.33252230332522303, 'number': 1065} | 0.2427            | 0.3828         | 0.2971     | 0.4262           |
| 1.2751        | 3.0   | 30   | 1.2397          | {'precision': 0.24175084175084174, 'recall': 0.4437577255871446, 'f1': 0.3129904097646033, 'number': 809}      | {'precision': 0.03636363636363636, 'recall': 0.01680672268907563, 'f1': 0.022988505747126436, 'number': 119} | {'precision': 0.34423076923076923, 'recall': 0.504225352112676, 'f1': 0.40914285714285714, 'number': 1065}  | 0.2897            | 0.4506         | 0.3526     | 0.4736           |
| 1.1382        | 4.0   | 40   | 1.1096          | {'precision': 0.2822349570200573, 'recall': 0.48702101359703337, 'f1': 0.3573696145124716, 'number': 809}      | {'precision': 0.2111111111111111, 'recall': 0.15966386554621848, 'f1': 0.1818181818181818, 'number': 119}    | {'precision': 0.4142857142857143, 'recall': 0.5446009389671361, 'f1': 0.4705882352941177, 'number': 1065}   | 0.3441            | 0.4982         | 0.4071     | 0.5598           |
| 1.0207        | 5.0   | 50   | 1.1986          | {'precision': 0.3122302158273381, 'recall': 0.5364647713226205, 'f1': 0.39472487494315595, 'number': 809}      | {'precision': 0.2696629213483146, 'recall': 0.20168067226890757, 'f1': 0.23076923076923078, 'number': 119}   | {'precision': 0.43670411985018726, 'recall': 0.5474178403755868, 'f1': 0.48583333333333334, 'number': 1065} | 0.3699            | 0.5223         | 0.4331     | 0.5405           |
| 0.9534        | 6.0   | 60   | 1.1446          | {'precision': 0.32223796033994334, 'recall': 0.5624227441285538, 'f1': 0.4097253489419181, 'number': 809}      | {'precision': 0.3, 'recall': 0.17647058823529413, 'f1': 0.22222222222222224, 'number': 119}                  | {'precision': 0.48997995991983967, 'recall': 0.4591549295774648, 'f1': 0.47406689287445475, 'number': 1065} | 0.3891            | 0.4842         | 0.4315     | 0.5634           |
| 0.854         | 7.0   | 70   | 1.0533          | {'precision': 0.38318777292576417, 'recall': 0.4338689740420272, 'f1': 0.4069565217391304, 'number': 809}      | {'precision': 0.264, 'recall': 0.2773109243697479, 'f1': 0.27049180327868855, 'number': 119}                 | {'precision': 0.4503968253968254, 'recall': 0.6394366197183099, 'f1': 0.5285215366705472, 'number': 1065}   | 0.4172            | 0.5344         | 0.4685     | 0.5950           |
| 0.7821        | 8.0   | 80   | 1.0447          | {'precision': 0.3707482993197279, 'recall': 0.5389369592088998, 'f1': 0.43929471032745593, 'number': 809}      | {'precision': 0.3373493975903614, 'recall': 0.23529411764705882, 'f1': 0.2772277227722772, 'number': 119}    | {'precision': 0.4789594491201224, 'recall': 0.5877934272300469, 'f1': 0.5278246205733558, 'number': 1065}   | 0.4248            | 0.5469         | 0.4782     | 0.6234           |
| 0.7291        | 9.0   | 90   | 1.1487          | {'precision': 0.39887005649717516, 'recall': 0.4363411619283066, 'f1': 0.41676505312868956, 'number': 809}     | {'precision': 0.3106060606060606, 'recall': 0.3445378151260504, 'f1': 0.32669322709163345, 'number': 119}    | {'precision': 0.4737201365187713, 'recall': 0.6516431924882629, 'f1': 0.5486166007905138, 'number': 1065}   | 0.4384            | 0.5459         | 0.4863     | 0.5976           |
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| 0.6242        | 11.0  | 110  | 1.2087          | {'precision': 0.3969465648854962, 'recall': 0.5142150803461063, 'f1': 0.44803446418955306, 'number': 809}      | {'precision': 0.2536231884057971, 'recall': 0.29411764705882354, 'f1': 0.2723735408560311, 'number': 119}    | {'precision': 0.5061124694376528, 'recall': 0.5830985915492958, 'f1': 0.5418848167539267, 'number': 1065}   | 0.4443            | 0.5379         | 0.4866     | 0.6010           |
| 0.5972        | 12.0  | 120  | 1.1726          | {'precision': 0.43176972281449894, 'recall': 0.5006180469715699, 'f1': 0.4636519748139668, 'number': 809}      | {'precision': 0.32989690721649484, 'recall': 0.2689075630252101, 'f1': 0.2962962962962963, 'number': 119}    | {'precision': 0.5732430143945809, 'recall': 0.6356807511737089, 'f1': 0.6028495102404274, 'number': 1065}   | 0.5027            | 0.5590         | 0.5293     | 0.6228           |
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- Transformers 4.38.2
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- Datasets 2.18.0
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