|
--- |
|
tags: |
|
- setfit |
|
- sentence-transformers |
|
- text-classification |
|
- generated_from_setfit_trainer |
|
widget: |
|
- text: 하이라이크 유모차장갑 핸드머프 방한장갑 블랙체스 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 기타유모차용품 |
|
- text: 대통 K-Express 대문 출입문 게이트 스텐 펜스 접이식 정문 자바라 절연 텔레스코픽 튜브 울타리 전기 안전 건설 이동식 난간 유치원 |
|
격리 AB.플라스틱 0.96 높이X2.5 긴 빨간색 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 유모차보호대/안전바 |
|
- text: HABBY 휴대용/절충형/디럭스 유모차 누빔 방한커버 방풍커버 04.하삐 휴대용 방한커버 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 유모차커버 |
|
- text: 올겟쇼핑 나이스 유모차 컵홀더 스마트폰거치대 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 유모차홀더 |
|
- text: NEW 오이스터3 플러스 유모차 클래식 에디션 브라운 샌드 베이지 디럭스 절충형 8종선물 오이스터3 플러스 에디션_플러스 샴페인샌드(8종선물) |
|
출산/육아 > 유모차 > 절충형/디럭스형 |
|
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 |
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--- |
|
|
|
# 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. |
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The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves: |
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|
1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning. |
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2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer. |
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## Model Details |
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### Model Description |
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- **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:** 5 classes |
|
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) --> |
|
<!-- - **Language:** Unknown --> |
|
<!-- - **License:** Unknown --> |
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### Model Sources |
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|
- **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 | |
|
|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------| |
|
| 4.0 | <ul><li>'스토케 베이비젠 요요2 프리미엄 휴대용 유모차 화이트_올리브 출산/육아 > 유모차 > 초경량/휴대용'</li><li>'이지폴드3 하이브리드 초경량 오토폴딩 휴대용 유모차 - 아미그린 크림베이지 출산/육아 > 유모차 > 초경량/휴대용'</li><li>'르클레르 인플루언서 에디션 휴대용 유모차 - 샌드쇼콜라 [선물6종] 제트블랙 출산/육아 > 유모차 > 초경량/휴대용'</li></ul> | |
|
| 2.0 | <ul><li>'유아목베개 유모차베개 카시트 목쿠션 01_딸기옐로우 매쉬목베개 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 유모차목쿠션/블랭킷'</li><li>'돗투돗 소프트 유모차 라이너 유모차 시트 신생아 시트 100수소프트라이너_베이지덕 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 유모차시트'</li><li>'아기 방수 겨울용 유모차 침낭 따뜻한 발싸개 범용 풋커버 풋머프 슬립 색 봉투 15=6-36mGray 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 유모차시트'</li></ul> | |
|
| 3.0 | <ul><li>'[디럭스]부가부 폭스5 그래파이트 섀시/미드나이트 블랙 시트패브릭_100052034 포레스트 그린 출산/육아 > 유모차 > 절충형/디럭스형'</li><li>'마마스앤파파스 절충형 유모차 스트라다 - 그레이 아이비_컵홀더/모기장/레인커버/맘노코방풍커버 출산/육아 > 유모차 > 절충형/디럭스형'</li><li>'[판매] 싸이벡스 프리암 맨하탄그레이 디럭스 유모차 비동의_프리암 맨하탄그레이 출산/육아 > 유모차 > 절충형/디럭스형'</li></ul> | |
|
| 0.0 | <ul><li>'스토케 베이비젠 요요2 프리미엄 휴대용 유모차(커넥트 포함) 쌍둥이 유모차 블랙_에어프랑스 블루_타프 출산/육아 > 유모차 > 쌍둥이용'</li><li>'형제유모차 쌍둥이유모차 더블시트 디럭스형 폴딩 색상 유형 및 구성13 출산/육아 > 유모차 > 쌍둥이용'</li><li>'트윈유모차 2인용 휴대용유모카 디럭스형 트라이크 디자인E 출산/육아 > 유모차 > 쌍둥이용'</li></ul> | |
|
| 1.0 | <ul><li>'원클릭으로 앉거나 누울 수 있는 유모차, 초경량 충격흡수 접이식 간편 신생아 유모차 12 주력 모델 기질 파란색 원클릭으로 차 출산/육아 > 유모차 > 유모차/카시트세트'</li><li>'어린이카시트 쥬니어카시트 유아용 휴대용 간단한 잠금 해제 도구 자동차 좌석 키 장치, 안 03 C 출산/육아 > 유모차 > 유모차/카시트세트'</li><li>'유모차 유물, 경량 접이식 어린이 유모차, 양방향 유모차, 아기 산책 시 원클릭 접이식 15 카라멜 컬러 자동차 매트시트 수납백팩 출산/육아 > 유모차 > 유모차/카시트세트'</li></ul> | |
|
|
|
## Evaluation |
|
|
|
### Metrics |
|
| Label | Accuracy | |
|
|:--------|:---------| |
|
| **all** | 1.0 | |
|
|
|
## Uses |
|
|
|
### Direct Use for Inference |
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|
First install the SetFit library: |
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|
|
```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_bc16") |
|
# Run inference |
|
preds = model("올겟쇼핑 나이스 유모차 컵홀더 스마트폰거치대 출산/육아 > 유모차 > 유모차용품 > 유모차홀더") |
|
``` |
|
|
|
<!-- |
|
### 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 | 7 | 16.2771 | 32 | |
|
|
|
| Label | Training Sample Count | |
|
|:------|:----------------------| |
|
| 0.0 | 70 | |
|
| 1.0 | 70 | |
|
| 2.0 | 70 | |
|
| 3.0 | 70 | |
|
| 4.0 | 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 | |
|
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:| |
|
| 0.0145 | 1 | 0.4827 | - | |
|
| 0.7246 | 50 | 0.4996 | - | |
|
| 1.4493 | 100 | 0.4912 | - | |
|
| 2.1739 | 150 | 0.2633 | - | |
|
| 2.8986 | 200 | 0.0252 | - | |
|
| 3.6232 | 250 | 0.0001 | - | |
|
| 4.3478 | 300 | 0.0 | - | |
|
| 5.0725 | 350 | 0.0 | - | |
|
| 5.7971 | 400 | 0.0 | - | |
|
| 6.5217 | 450 | 0.0 | - | |
|
| 7.2464 | 500 | 0.0 | - | |
|
| 7.9710 | 550 | 0.0 | - | |
|
| 8.6957 | 600 | 0.0 | - | |
|
| 9.4203 | 650 | 0.0 | - | |
|
| 10.1449 | 700 | 0.0 | - | |
|
| 10.8696 | 750 | 0.0 | - | |
|
| 11.5942 | 800 | 0.0 | - | |
|
| 12.3188 | 850 | 0.0 | - | |
|
| 13.0435 | 900 | 0.0 | - | |
|
| 13.7681 | 950 | 0.0 | - | |
|
| 14.4928 | 1000 | 0.0 | - | |
|
| 15.2174 | 1050 | 0.0 | - | |
|
| 15.9420 | 1100 | 0.0 | - | |
|
| 16.6667 | 1150 | 0.0 | - | |
|
| 17.3913 | 1200 | 0.0 | - | |
|
| 18.1159 | 1250 | 0.0 | - | |
|
| 18.8406 | 1300 | 0.0 | - | |
|
| 19.5652 | 1350 | 0.0 | - | |
|
| 20.2899 | 1400 | 0.0 | - | |
|
| 21.0145 | 1450 | 0.0 | - | |
|
| 21.7391 | 1500 | 0.0 | - | |
|
| 22.4638 | 1550 | 0.0 | - | |
|
| 23.1884 | 1600 | 0.0 | - | |
|
| 23.9130 | 1650 | 0.0 | - | |
|
| 24.6377 | 1700 | 0.0 | - | |
|
| 25.3623 | 1750 | 0.0 | - | |
|
| 26.0870 | 1800 | 0.0 | - | |
|
| 26.8116 | 1850 | 0.0 | - | |
|
| 27.5362 | 1900 | 0.0 | - | |
|
| 28.2609 | 1950 | 0.0 | - | |
|
| 28.9855 | 2000 | 0.0 | - | |
|
| 29.7101 | 2050 | 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.* |
|
--> |