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# layoutlm-cord-1

This model is a fine-tuned version of [microsoft/layoutlm-base-uncased](https://huggingface.co/microsoft/layoutlm-base-uncased) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.5687
- Enu.cnt: {'precision': 0.8530612244897959, 'recall': 0.95, 'f1': 0.8989247311827957, 'number': 220}
- Enu.discountprice: {'precision': 0.5, 'recall': 0.3, 'f1': 0.37499999999999994, 'number': 10}
- Enu.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Enu.itemsubtotal: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6}
- Enu.nm: {'precision': 0.8146853146853147, 'recall': 0.9282868525896414, 'f1': 0.8677839851024208, 'number': 251}
- Enu.num: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}
- Enu.price: {'precision': 0.8461538461538461, 'recall': 0.983739837398374, 'f1': 0.9097744360902256, 'number': 246}
- Enu.sub.cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17}
- Enu.sub.nm: {'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.12903225806451613, 'f1': 0.19047619047619047, 'number': 31}
- Enu.sub.price: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20}
- Enu.unitprice: {'precision': 0.8928571428571429, 'recall': 0.746268656716418, 'f1': 0.8130081300813009, 'number': 67}
- Otal.cashprice: {'precision': 0.7368421052631579, 'recall': 0.8235294117647058, 'f1': 0.7777777777777778, 'number': 68}
- Otal.changeprice: {'precision': 0.7833333333333333, 'recall': 0.8392857142857143, 'f1': 0.8103448275862069, 'number': 56}
- Otal.creditcardprice: {'precision': 0.36363636363636365, 'recall': 0.25, 'f1': 0.2962962962962963, 'number': 16}
- Otal.emoneyprice: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}
- Otal.menuqty Cnt: {'precision': 0.64, 'recall': 0.5517241379310345, 'f1': 0.5925925925925927, 'number': 29}
- Otal.menutype Cnt: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
- Otal.total Etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3}
- Otal.total Price: {'precision': 0.8155339805825242, 'recall': 0.8842105263157894, 'f1': 0.8484848484848484, 'number': 95}
- Ub Total.discount Price: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}
- Ub Total.etc: {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9}
- Ub Total.service Price: {'precision': 0.6, 'recall': 0.5, 'f1': 0.5454545454545454, 'number': 12}
- Ub Total.subtotal Price: {'precision': 0.7971014492753623, 'recall': 0.8461538461538461, 'f1': 0.8208955223880597, 'number': 65}
- Ub Total.tax Price: {'precision': 0.4426229508196721, 'recall': 0.627906976744186, 'f1': 0.5192307692307692, 'number': 43}
- Overall Precision: 0.7939
- Overall Recall: 0.8006
- Overall F1: 0.7972
- Overall Accuracy: 0.8516

## 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: 1e-06
- 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
- mixed_precision_training: Native AMP

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Enu.cnt                                                                                                  | Enu.discountprice                                                                         | Enu.etc                                                   | Enu.itemsubtotal                                          | Enu.nm                                                                                                      | Enu.num                                                                                                      | Enu.price                                                                                                   | Enu.sub.cnt                                                | Enu.sub.nm                                                                                                 | Enu.sub.price                                              | Enu.sub.unitprice                                         | Enu.unitprice                                                                                             | Oid Menu.nm                                               | Oid Menu.price                                            | Otal.cashprice                                                                                              | Otal.changeprice                                                                                            | Otal.creditcardprice                                                                          | Otal.emoneyprice                                          | Otal.menuqty Cnt                                                                                             | Otal.menutype Cnt                                         | Otal.total Etc                                            | Otal.total Price                                                                                            | Ub Total.discount Price                                   | Ub Total.etc                                              | Ub Total.othersvc Price                                   | Ub Total.service Price                                                                                    | Ub Total.subtotal Price                                                                                     | Ub Total.tax Price                                                                                         | Overall Precision | Overall Recall | Overall F1 | Overall Accuracy |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------:|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------:|:----------------:|
| 3.3169        | 1.0   | 50   | 3.2168          | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 220}                                              | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}                                | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.12781954887218044, 'recall': 0.20318725099601595, 'f1': 0.15692307692307694, 'number': 251} | {'precision': 0.006006006006006006, 'recall': 0.18181818181818182, 'f1': 0.011627906976744186, 'number': 11} | {'precision': 0.12337662337662338, 'recall': 0.07723577235772358, 'f1': 0.09499999999999999, 'number': 246} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31}                                                 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.03125, 'recall': 0.05970149253731343, 'f1': 0.041025641025641026, 'number': 67}           | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 68}                                                  | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56}                                                  | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}                                    | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29}                                                   | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 95}                                                  | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}                                                | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65}                                                  | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43}                                                 | 0.0383            | 0.0587         | 0.0464     | 0.1671           |
| 3.1339        | 2.0   | 100  | 3.0172          | {'precision': 0.6325581395348837, 'recall': 0.6181818181818182, 'f1': 0.6252873563218392, 'number': 220} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 10}                                | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 6} | {'precision': 0.22697368421052633, 'recall': 0.549800796812749, 'f1': 0.3213038416763679, 'number': 251}    | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 11}                                                   | {'precision': 0.3074074074074074, 'recall': 0.33739837398373984, 'f1': 0.3217054263565892, 'number': 246}   | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 17} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 31}                                                 | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 20} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.10344827586206896, 'recall': 0.04477611940298507, 'f1': 0.0625, 'number': 67}             | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 68}| {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 56}                                                  | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 16}                                                  | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 2}                                     | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 29}| {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}                                                    | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 3} | {'precision': 0.03333333333333333, 'recall': 0.031578947368421054, 'f1': 0.03243243243243243, 'number': 95}| {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 7}                                                   | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 9} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 0} | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 12}| {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 65}                                                | {'precision': 0.0, 'recall': 0.0, 'f1': 0.0, 'number': 43}                                                  | 0.2451                                                                                                     | 0.2805            | 0.2616         | 0.3878     |
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- Pytorch 2.0.0
- Datasets 2.16.1
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