Layoutlmv3 Finetuned DocLayNet

🚀 微調DocLayNet的LayoutLMv3模型

本模型是 microsoft/layoutlmv3-base 在 doc_lay_net-small 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下效果：

• 損失值：0.5644
• 精確率：0.6179
• 召回率：0.7238
• F1值：0.6667
• 準確率：0.8720

🚀 快速開始

你可以參考此倉庫進行訓練和推理：https://github.com/mit1280/Document-AI

✨ 主要特性

• 基於 layoutlmv3 模型進行微調，適用於 token-classification 任務。
• 在 doc_lay_net-small 數據集上進行訓練和評估，有較好的精確率、召回率、F1值和準確率。

📦 安裝指南

文檔未提供安裝步驟，故跳過該章節。

💻 使用示例

文檔未提供代碼示例，故跳過該章節。

📚 詳細文檔

模型描述

待補充更多信息。

預期用途與限制

待補充更多信息。

訓練和評估數據

待補充更多信息。

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：1e-05
• 訓練批次大小：2
• 評估批次大小：4
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練步數：1000

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.27.3
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 許可證

本模型採用 CC BY-NC-SA 4.0 許可證。