Push model using huggingface_hub.
Browse files- README.md +553 -603
- config.json +1 -1
- model.safetensors +1 -1
- model_head.pkl +2 -2
README.md
CHANGED
|
@@ -1,29 +1,27 @@
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
-
base_model: klue/roberta-base
|
| 3 |
-
library_name: setfit
|
| 4 |
-
metrics:
|
| 5 |
-
- accuracy
|
| 6 |
-
pipeline_tag: text-classification
|
| 7 |
tags:
|
| 8 |
- setfit
|
| 9 |
- sentence-transformers
|
| 10 |
- text-classification
|
| 11 |
- generated_from_setfit_trainer
|
| 12 |
widget:
|
| 13 |
-
- text:
|
| 14 |
-
|
| 15 |
-
- text:
|
| 16 |
-
>
|
| 17 |
-
- text:
|
| 18 |
-
|
| 19 |
-
|
| 20 |
-
|
| 21 |
-
|
| 22 |
-
|
| 23 |
-
|
|
|
|
|
|
|
| 24 |
inference: true
|
|
|
|
| 25 |
model-index:
|
| 26 |
-
- name: SetFit with
|
| 27 |
results:
|
| 28 |
- task:
|
| 29 |
type: text-classification
|
|
@@ -34,13 +32,13 @@ model-index:
|
|
| 34 |
split: test
|
| 35 |
metrics:
|
| 36 |
- type: accuracy
|
| 37 |
-
value: 0.
|
| 38 |
name: Accuracy
|
| 39 |
---
|
| 40 |
|
| 41 |
-
# SetFit with
|
| 42 |
|
| 43 |
-
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [
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| 44 |
|
| 45 |
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
|
| 46 |
|
|
@@ -51,10 +49,10 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
|
|
| 51 |
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| 52 |
### Model Description
|
| 53 |
- **Model Type:** SetFit
|
| 54 |
-
- **Sentence Transformer body:** [
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| 55 |
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
|
| 56 |
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
| 57 |
-
- **Number of Classes:**
|
| 58 |
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
|
| 59 |
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 60 |
<!-- - **License:** Unknown -->
|
|
@@ -66,27 +64,26 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
|
|
| 66 |
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
|
| 67 |
|
| 68 |
### Model Labels
|
| 69 |
-
| Label | Examples
|
| 70 |
-
|
| 71 |
-
|
|
| 72 |
-
|
|
| 73 |
-
|
|
| 74 |
-
|
|
| 75 |
-
|
|
| 76 |
-
|
|
| 77 |
-
|
|
| 78 |
-
|
|
| 79 |
-
|
|
| 80 |
-
|
|
| 81 |
-
|
|
| 82 |
-
| 2 | <ul><li>'에스트라 아토베리어 MD로션 200ml 본사정품(병원전��) 아쿠아(10개입) 홈>화장품/미용>스킨케어>로션;홈>에스트라;홈>AESTURA(에스트라);(#M)홈>병원전용>로션&크림 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'아벤느 트릭세라 밀크 400ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>로션/에멀젼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 로션/에멀젼'</li><li>'[에스티로더](신세계강남점)소프트 클린 인퓨전 하이드레이팅 에센스 로션 아미노산 + 워터릴리 (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>로션 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 로션'</li></ul> |
|
| 83 |
|
| 84 |
## Evaluation
|
| 85 |
|
| 86 |
### Metrics
|
| 87 |
| Label | Accuracy |
|
| 88 |
|:--------|:---------|
|
| 89 |
-
| **all** | 0.
|
| 90 |
|
| 91 |
## Uses
|
| 92 |
|
|
@@ -106,7 +103,7 @@ from setfit import SetFitModel
|
|
| 106 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 107 |
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_top_bt9")
|
| 108 |
# Run inference
|
| 109 |
-
preds = model("
|
| 110 |
```
|
| 111 |
|
| 112 |
<!--
|
|
@@ -138,7 +135,7 @@ preds = model("에뛰드하우스 수분가득 콜라겐 아이크림 28ml × 1
|
|
| 138 |
### Training Set Metrics
|
| 139 |
| Training set | Min | Median | Max |
|
| 140 |
|:-------------|:----|:--------|:----|
|
| 141 |
-
| Word count |
|
| 142 |
|
| 143 |
| Label | Training Sample Count |
|
| 144 |
|:------|:----------------------|
|
|
@@ -153,7 +150,6 @@ preds = model("에뛰드하우스 수분가득 콜라겐 아이크림 28ml × 1
|
|
| 153 |
| 8 | 50 |
|
| 154 |
| 9 | 50 |
|
| 155 |
| 10 | 50 |
|
| 156 |
-
| 11 | 50 |
|
| 157 |
|
| 158 |
### Training Hyperparameters
|
| 159 |
- batch_size: (64, 64)
|
|
@@ -177,569 +173,523 @@ preds = model("에뛰드하우스 수분가득 콜라겐 아이크림 28ml × 1
|
|
| 177 |
### Training Results
|
| 178 |
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
| 179 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
|
| 180 |
-
| 0.
|
| 181 |
-
| 0.
|
| 182 |
-
| 0.
|
| 183 |
-
| 0.
|
| 184 |
-
| 0.
|
| 185 |
-
| 0.
|
| 186 |
-
| 0.
|
| 187 |
-
| 0.
|
| 188 |
-
| 0.
|
| 189 |
-
| 0.
|
| 190 |
-
| 0.
|
| 191 |
-
| 0.
|
| 192 |
-
| 0.
|
| 193 |
-
| 0.
|
| 194 |
-
| 0.
|
| 195 |
-
| 0.
|
| 196 |
-
| 0.
|
| 197 |
-
| 0.
|
| 198 |
-
|
|
| 199 |
-
| 1.
|
| 200 |
-
| 1.
|
| 201 |
-
| 1.
|
| 202 |
-
| 1.
|
| 203 |
-
| 1.
|
| 204 |
-
| 1.
|
| 205 |
-
| 1.
|
| 206 |
-
| 1.
|
| 207 |
-
| 1.
|
| 208 |
-
| 1.
|
| 209 |
-
| 1.
|
| 210 |
-
| 1.
|
| 211 |
-
| 1.
|
| 212 |
-
| 1.
|
| 213 |
-
| 1.
|
| 214 |
-
| 1.
|
| 215 |
-
|
|
| 216 |
-
|
|
| 217 |
-
|
|
| 218 |
-
| 2.
|
| 219 |
-
| 2.
|
| 220 |
-
| 2.
|
| 221 |
-
| 2.
|
| 222 |
-
| 2.
|
| 223 |
-
| 2.
|
| 224 |
-
| 2.
|
| 225 |
-
| 2.
|
| 226 |
-
| 2.
|
| 227 |
-
| 2.
|
| 228 |
-
| 2.
|
| 229 |
-
| 2.
|
| 230 |
-
| 2.
|
| 231 |
-
| 2.
|
| 232 |
-
|
|
| 233 |
-
|
|
| 234 |
-
|
|
| 235 |
-
|
|
| 236 |
-
|
|
| 237 |
-
| 3.
|
| 238 |
-
| 3.
|
| 239 |
-
| 3.
|
| 240 |
-
| 3.
|
| 241 |
-
| 3.
|
| 242 |
-
| 3.
|
| 243 |
-
| 3.
|
| 244 |
-
| 3.
|
| 245 |
-
| 3.
|
| 246 |
-
| 3.
|
| 247 |
-
| 3.
|
| 248 |
-
| 3.
|
| 249 |
-
|
|
| 250 |
-
|
|
| 251 |
-
|
|
| 252 |
-
|
|
| 253 |
-
|
|
| 254 |
-
|
|
| 255 |
-
|
|
| 256 |
-
| 4.
|
| 257 |
-
| 4.
|
| 258 |
-
| 4.
|
| 259 |
-
| 4.
|
| 260 |
-
| 4.
|
| 261 |
-
| 4.
|
| 262 |
-
| 4.
|
| 263 |
-
| 4.
|
| 264 |
-
| 4.
|
| 265 |
-
| 4.
|
| 266 |
-
|
|
| 267 |
-
|
|
| 268 |
-
|
|
| 269 |
-
|
|
| 270 |
-
|
|
| 271 |
-
|
|
| 272 |
-
|
|
| 273 |
-
|
|
| 274 |
-
| 5.
|
| 275 |
-
| 5.
|
| 276 |
-
| 5.
|
| 277 |
-
| 5.
|
| 278 |
-
| 5.
|
| 279 |
-
| 5.
|
| 280 |
-
| 5.
|
| 281 |
-
| 5.
|
| 282 |
-
| 5.
|
| 283 |
-
| 5.
|
| 284 |
-
|
|
| 285 |
-
|
|
| 286 |
-
|
|
| 287 |
-
|
|
| 288 |
-
|
|
| 289 |
-
|
|
| 290 |
-
|
|
| 291 |
-
|
|
| 292 |
-
|
|
| 293 |
-
| 6.
|
| 294 |
-
| 6.
|
| 295 |
-
| 6.
|
| 296 |
-
| 6.
|
| 297 |
-
| 6.
|
| 298 |
-
| 6.
|
| 299 |
-
| 6.
|
| 300 |
-
| 6.
|
| 301 |
-
|
|
| 302 |
-
|
|
| 303 |
-
|
|
| 304 |
-
|
|
| 305 |
-
|
|
| 306 |
-
|
|
| 307 |
-
|
|
| 308 |
-
|
|
| 309 |
-
|
|
| 310 |
-
|
|
| 311 |
-
|
|
| 312 |
-
| 7.
|
| 313 |
-
| 7.
|
| 314 |
-
| 7.
|
| 315 |
-
| 7.
|
| 316 |
-
| 7.
|
| 317 |
-
| 7.
|
| 318 |
-
|
|
| 319 |
-
|
|
| 320 |
-
|
|
| 321 |
-
|
|
| 322 |
-
|
|
| 323 |
-
|
|
| 324 |
-
|
|
| 325 |
-
|
|
| 326 |
-
|
|
| 327 |
-
|
|
| 328 |
-
|
|
| 329 |
-
|
|
| 330 |
-
|
|
| 331 |
-
| 8.
|
| 332 |
-
| 8.
|
| 333 |
-
| 8.
|
| 334 |
-
| 8.
|
| 335 |
-
|
|
| 336 |
-
|
|
| 337 |
-
|
|
| 338 |
-
|
|
| 339 |
-
|
|
| 340 |
-
|
|
| 341 |
-
|
|
| 342 |
-
|
|
| 343 |
-
|
|
| 344 |
-
|
|
| 345 |
-
|
|
| 346 |
-
|
|
| 347 |
-
|
|
| 348 |
-
|
|
| 349 |
-
| 9.
|
| 350 |
-
| 9.
|
| 351 |
-
| 9.
|
| 352 |
-
|
|
| 353 |
-
|
|
| 354 |
-
|
|
| 355 |
-
|
|
| 356 |
-
|
|
| 357 |
-
|
|
| 358 |
-
|
|
| 359 |
-
|
|
| 360 |
-
|
|
| 361 |
-
|
|
| 362 |
-
|
|
| 363 |
-
|
|
| 364 |
-
|
|
| 365 |
-
|
|
| 366 |
-
|
|
| 367 |
-
|
|
| 368 |
-
| 10.
|
| 369 |
-
| 10.
|
| 370 |
-
|
|
| 371 |
-
|
|
| 372 |
-
|
|
| 373 |
-
|
|
| 374 |
-
|
|
| 375 |
-
|
|
| 376 |
-
|
|
| 377 |
-
|
|
| 378 |
-
|
|
| 379 |
-
|
|
| 380 |
-
|
|
| 381 |
-
|
|
| 382 |
-
|
|
| 383 |
-
|
|
| 384 |
-
|
|
| 385 |
-
|
|
| 386 |
-
|
|
| 387 |
-
|
|
| 388 |
-
|
|
| 389 |
-
|
|
| 390 |
-
|
|
| 391 |
-
|
|
| 392 |
-
|
|
| 393 |
-
|
|
| 394 |
-
|
|
| 395 |
-
|
|
| 396 |
-
|
|
| 397 |
-
|
|
| 398 |
-
|
|
| 399 |
-
|
|
| 400 |
-
|
|
| 401 |
-
|
|
| 402 |
-
|
|
| 403 |
-
|
|
| 404 |
-
|
|
| 405 |
-
|
|
| 406 |
-
|
|
| 407 |
-
|
|
| 408 |
-
|
|
| 409 |
-
|
|
| 410 |
-
|
|
| 411 |
-
|
|
| 412 |
-
|
|
| 413 |
-
|
|
| 414 |
-
|
|
| 415 |
-
|
|
| 416 |
-
|
|
| 417 |
-
|
|
| 418 |
-
|
|
| 419 |
-
|
|
| 420 |
-
|
|
| 421 |
-
|
|
| 422 |
-
|
|
| 423 |
-
|
|
| 424 |
-
|
|
| 425 |
-
|
|
| 426 |
-
|
|
| 427 |
-
|
|
| 428 |
-
|
|
| 429 |
-
|
|
| 430 |
-
|
|
| 431 |
-
|
|
| 432 |
-
|
|
| 433 |
-
|
|
| 434 |
-
|
|
| 435 |
-
|
|
| 436 |
-
|
|
| 437 |
-
|
|
| 438 |
-
|
|
| 439 |
-
|
|
| 440 |
-
|
|
| 441 |
-
|
|
| 442 |
-
|
|
| 443 |
-
|
|
| 444 |
-
|
|
| 445 |
-
|
|
| 446 |
-
|
|
| 447 |
-
|
|
| 448 |
-
|
|
| 449 |
-
|
|
| 450 |
-
|
|
| 451 |
-
|
|
| 452 |
-
|
|
| 453 |
-
|
|
| 454 |
-
|
|
| 455 |
-
|
|
| 456 |
-
|
|
| 457 |
-
|
|
| 458 |
-
|
|
| 459 |
-
|
|
| 460 |
-
|
|
| 461 |
-
|
|
| 462 |
-
|
|
| 463 |
-
|
|
| 464 |
-
|
|
| 465 |
-
|
|
| 466 |
-
|
|
| 467 |
-
|
|
| 468 |
-
|
|
| 469 |
-
|
|
| 470 |
-
|
|
| 471 |
-
|
|
| 472 |
-
|
|
| 473 |
-
|
|
| 474 |
-
|
|
| 475 |
-
|
|
| 476 |
-
|
|
| 477 |
-
|
|
| 478 |
-
|
|
| 479 |
-
|
|
| 480 |
-
|
|
| 481 |
-
|
|
| 482 |
-
|
|
| 483 |
-
|
|
| 484 |
-
|
|
| 485 |
-
|
|
| 486 |
-
|
|
| 487 |
-
|
|
| 488 |
-
|
|
| 489 |
-
|
|
| 490 |
-
|
|
| 491 |
-
|
|
| 492 |
-
|
|
| 493 |
-
|
|
| 494 |
-
|
|
| 495 |
-
|
|
| 496 |
-
|
|
| 497 |
-
|
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| 498 |
-
|
|
| 499 |
-
|
|
| 500 |
-
|
|
| 501 |
-
|
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| 502 |
-
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| 503 |
-
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| 504 |
-
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| 505 |
-
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| 506 |
-
|
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| 507 |
-
|
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| 508 |
-
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|
| 509 |
-
|
|
| 510 |
-
|
|
| 511 |
-
|
|
| 512 |
-
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| 513 |
-
|
|
| 514 |
-
|
|
| 515 |
-
|
|
| 516 |
-
|
|
| 517 |
-
|
|
| 518 |
-
|
|
| 519 |
-
|
|
| 520 |
-
|
|
| 521 |
-
|
|
| 522 |
-
|
|
| 523 |
-
|
|
| 524 |
-
|
|
| 525 |
-
|
|
| 526 |
-
|
|
| 527 |
-
|
|
| 528 |
-
|
|
| 529 |
-
|
|
| 530 |
-
|
|
| 531 |
-
|
|
| 532 |
-
|
|
| 533 |
-
|
|
| 534 |
-
|
|
| 535 |
-
|
|
| 536 |
-
|
|
| 537 |
-
|
|
| 538 |
-
|
|
| 539 |
-
|
|
| 540 |
-
|
|
| 541 |
-
|
|
| 542 |
-
|
|
| 543 |
-
|
|
| 544 |
-
|
|
| 545 |
-
|
|
| 546 |
-
|
|
| 547 |
-
|
|
| 548 |
-
|
|
| 549 |
-
|
|
| 550 |
-
|
|
| 551 |
-
|
|
| 552 |
-
|
|
| 553 |
-
|
|
| 554 |
-
|
|
| 555 |
-
|
|
| 556 |
-
|
|
| 557 |
-
|
|
| 558 |
-
|
|
| 559 |
-
|
|
| 560 |
-
|
|
| 561 |
-
|
|
| 562 |
-
|
|
| 563 |
-
|
|
| 564 |
-
|
|
| 565 |
-
|
|
| 566 |
-
|
|
| 567 |
-
|
|
| 568 |
-
|
|
| 569 |
-
|
|
| 570 |
-
|
|
| 571 |
-
|
|
| 572 |
-
|
|
| 573 |
-
|
|
| 574 |
-
|
|
| 575 |
-
|
|
| 576 |
-
|
|
| 577 |
-
|
|
| 578 |
-
|
|
| 579 |
-
|
|
| 580 |
-
|
|
| 581 |
-
|
|
| 582 |
-
|
|
| 583 |
-
|
|
| 584 |
-
|
|
| 585 |
-
|
|
| 586 |
-
|
|
| 587 |
-
|
|
| 588 |
-
|
|
| 589 |
-
|
|
| 590 |
-
|
|
| 591 |
-
|
|
| 592 |
-
|
|
| 593 |
-
|
|
| 594 |
-
|
|
| 595 |
-
|
|
| 596 |
-
|
|
| 597 |
-
|
|
| 598 |
-
|
|
| 599 |
-
|
|
| 600 |
-
|
|
| 601 |
-
|
|
| 602 |
-
|
|
| 603 |
-
|
|
| 604 |
-
|
|
| 605 |
-
|
|
| 606 |
-
|
|
| 607 |
-
|
|
| 608 |
-
|
|
| 609 |
-
|
|
| 610 |
-
|
|
| 611 |
-
|
|
| 612 |
-
|
|
| 613 |
-
|
|
| 614 |
-
|
|
| 615 |
-
|
|
| 616 |
-
|
|
| 617 |
-
|
|
| 618 |
-
|
|
| 619 |
-
|
|
| 620 |
-
|
|
| 621 |
-
|
|
| 622 |
-
|
|
| 623 |
-
|
|
| 624 |
-
|
|
| 625 |
-
|
|
| 626 |
-
|
|
| 627 |
-
|
|
| 628 |
-
|
|
| 629 |
-
|
|
| 630 |
-
|
|
| 631 |
-
|
|
| 632 |
-
|
|
| 633 |
-
|
|
| 634 |
-
|
|
| 635 |
-
|
|
| 636 |
-
|
|
| 637 |
-
|
|
| 638 |
-
|
|
| 639 |
-
|
|
| 640 |
-
|
|
| 641 |
-
|
|
| 642 |
-
|
|
| 643 |
-
|
|
| 644 |
-
|
|
| 645 |
-
|
|
| 646 |
-
|
|
| 647 |
-
|
|
| 648 |
-
|
|
| 649 |
-
|
|
| 650 |
-
|
|
| 651 |
-
|
|
| 652 |
-
|
|
| 653 |
-
|
|
| 654 |
-
|
|
| 655 |
-
|
|
| 656 |
-
|
|
| 657 |
-
|
|
| 658 |
-
|
|
| 659 |
-
|
|
| 660 |
-
|
|
| 661 |
-
|
|
| 662 |
-
|
|
| 663 |
-
|
|
| 664 |
-
|
|
| 665 |
-
|
|
| 666 |
-
|
|
| 667 |
-
|
|
| 668 |
-
|
|
| 669 |
-
|
|
| 670 |
-
|
|
| 671 |
-
|
|
| 672 |
-
|
|
| 673 |
-
|
|
| 674 |
-
|
|
| 675 |
-
|
|
| 676 |
-
|
|
| 677 |
-
|
|
| 678 |
-
|
|
| 679 |
-
|
|
| 680 |
-
|
|
| 681 |
-
|
|
| 682 |
-
|
|
| 683 |
-
|
|
| 684 |
-
|
|
| 685 |
-
|
|
| 686 |
-
|
|
| 687 |
-
|
|
| 688 |
-
|
|
| 689 |
-
|
|
| 690 |
-
|
|
| 691 |
-
|
|
| 692 |
-
|
|
| 693 |
-
|
|
| 694 |
-
|
|
| 695 |
-
|
|
| 696 |
-
|
|
| 697 |
-
| 27.5586 | 25850 | 0.0 | - |
|
| 698 |
-
| 27.6119 | 25900 | 0.0 | - |
|
| 699 |
-
| 27.6652 | 25950 | 0.0 | - |
|
| 700 |
-
| 27.7186 | 26000 | 0.0 | - |
|
| 701 |
-
| 27.7719 | 26050 | 0.0 | - |
|
| 702 |
-
| 27.8252 | 26100 | 0.0 | - |
|
| 703 |
-
| 27.8785 | 26150 | 0.0 | - |
|
| 704 |
-
| 27.9318 | 26200 | 0.0 | - |
|
| 705 |
-
| 27.9851 | 26250 | 0.0 | - |
|
| 706 |
-
| 28.0384 | 26300 | 0.0 | - |
|
| 707 |
-
| 28.0917 | 26350 | 0.0 | - |
|
| 708 |
-
| 28.1450 | 26400 | 0.0 | - |
|
| 709 |
-
| 28.1983 | 26450 | 0.0 | - |
|
| 710 |
-
| 28.2516 | 26500 | 0.0 | - |
|
| 711 |
-
| 28.3049 | 26550 | 0.0 | - |
|
| 712 |
-
| 28.3582 | 26600 | 0.0 | - |
|
| 713 |
-
| 28.4115 | 26650 | 0.0 | - |
|
| 714 |
-
| 28.4648 | 26700 | 0.0 | - |
|
| 715 |
-
| 28.5181 | 26750 | 0.0 | - |
|
| 716 |
-
| 28.5714 | 26800 | 0.0 | - |
|
| 717 |
-
| 28.6247 | 26850 | 0.0 | - |
|
| 718 |
-
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|
| 719 |
-
| 28.7313 | 26950 | 0.0 | - |
|
| 720 |
-
| 28.7846 | 27000 | 0.0 | - |
|
| 721 |
-
| 28.8380 | 27050 | 0.0 | - |
|
| 722 |
-
| 28.8913 | 27100 | 0.0 | - |
|
| 723 |
-
| 28.9446 | 27150 | 0.0 | - |
|
| 724 |
-
| 28.9979 | 27200 | 0.0 | - |
|
| 725 |
-
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|
| 726 |
-
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|
| 727 |
-
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|
| 728 |
-
| 29.2111 | 27400 | 0.0 | - |
|
| 729 |
-
| 29.2644 | 27450 | 0.0 | - |
|
| 730 |
-
| 29.3177 | 27500 | 0.0 | - |
|
| 731 |
-
| 29.3710 | 27550 | 0.0 | - |
|
| 732 |
-
| 29.4243 | 27600 | 0.0 | - |
|
| 733 |
-
| 29.4776 | 27650 | 0.0 | - |
|
| 734 |
-
| 29.5309 | 27700 | 0.0 | - |
|
| 735 |
-
| 29.5842 | 27750 | 0.0 | - |
|
| 736 |
-
| 29.6375 | 27800 | 0.0 | - |
|
| 737 |
-
| 29.6908 | 27850 | 0.0 | - |
|
| 738 |
-
| 29.7441 | 27900 | 0.0 | - |
|
| 739 |
-
| 29.7974 | 27950 | 0.0 | - |
|
| 740 |
-
| 29.8507 | 28000 | 0.0 | - |
|
| 741 |
-
| 29.9041 | 28050 | 0.0 | - |
|
| 742 |
-
| 29.9574 | 28100 | 0.0 | - |
|
| 743 |
|
| 744 |
### Framework Versions
|
| 745 |
- Python: 3.10.12
|
|
|
|
| 1 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
tags:
|
| 3 |
- setfit
|
| 4 |
- sentence-transformers
|
| 5 |
- text-classification
|
| 6 |
- generated_from_setfit_trainer
|
| 7 |
widget:
|
| 8 |
+
- text: 참존 디에이지 레드에디션 콘트롤크림 180ml (#M)홈>화장품/미용>마스크/팩>마사지크림/젤 Naverstore > 화장품/미용
|
| 9 |
+
> 마스크/팩 > 마사지크림/젤
|
| 10 |
+
- text: 바이오가 밀크 아미노산 크림 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디로션/크림 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디
|
| 11 |
+
> 바디케어 > 바디로션/크림
|
| 12 |
+
- text: 비오템 비오템 Life Plankton Sensitive Emulsion 50ml (#M)쿠팡 홈>뷰티>뷰티소품>용기/거울/기타소품>기타소품
|
| 13 |
+
LOREAL > Coupang > 비오템 > Branded > 비오템
|
| 14 |
+
- text: 푸드어홀릭 히알루론산 수분 젤 크림 300ml (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 > 마사지크림 위메프 > 뷰티 > 스킨케어
|
| 15 |
+
> 크림 > 마사지크림
|
| 16 |
+
- text: 마몽드 로즈워터 토너 500ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>스킨 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨
|
| 17 |
+
metrics:
|
| 18 |
+
- accuracy
|
| 19 |
+
pipeline_tag: text-classification
|
| 20 |
+
library_name: setfit
|
| 21 |
inference: true
|
| 22 |
+
base_model: mini1013/master_domain
|
| 23 |
model-index:
|
| 24 |
+
- name: SetFit with mini1013/master_domain
|
| 25 |
results:
|
| 26 |
- task:
|
| 27 |
type: text-classification
|
|
|
|
| 32 |
split: test
|
| 33 |
metrics:
|
| 34 |
- type: accuracy
|
| 35 |
+
value: 0.912736827548057
|
| 36 |
name: Accuracy
|
| 37 |
---
|
| 38 |
|
| 39 |
+
# SetFit with mini1013/master_domain
|
| 40 |
|
| 41 |
+
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.
|
| 42 |
|
| 43 |
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
|
| 44 |
|
|
|
|
| 49 |
|
| 50 |
### Model Description
|
| 51 |
- **Model Type:** SetFit
|
| 52 |
+
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
|
| 53 |
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
|
| 54 |
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
| 55 |
+
- **Number of Classes:** 11 classes
|
| 56 |
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
|
| 57 |
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 58 |
<!-- - **License:** Unknown -->
|
|
|
|
| 64 |
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
|
| 65 |
|
| 66 |
### Model Labels
|
| 67 |
+
| Label | Examples |
|
| 68 |
+
|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 69 |
+
| 0 | <ul><li>'휘또뷔스뜨 플러스 데콜테 50ml (가슴 에센스) ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디로션/크림;SSG.COM/바디케어/바디로션/크림/오일/바디로션/크림;(#M)SSG.COM>바디케어>바디로션/크림/오일>바디로션/크림 ssg > 뷰티 > 바디케어 > 바디로션/크림/오일'</li><li>'메디필 나이테 실 넥크림 100ml (#M)11st>스킨케어>탄력크림>탄력크림 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 탄력크림 > 탄력크림'</li><li>'[1만원 상품권][4][단독] 기적의 크림 60ml 세트 (+18만 5천원 상당 넥/데콜테 크림) 모이스춰라이징 소프트 크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림;ssg > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 세트;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'</li></ul> |
|
| 70 |
+
| 4 | <ul><li>'[랑콤] 토닉 꽁포르 400ml 세트 (+이드라젠 크림 30ml 용량 추가 증정) 없음 (#M)홈>스킨케어>스킨/토너 HMALL > 현대백화점 > 화장품 > 스킨케어 > 스킨로션/미스트'</li><li>'아이오페 라이브 리프트 소프너 스킨 인텐시브 150ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li><li>'설린수 150ml 150~300ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li></ul> |
|
| 71 |
+
| 8 | <ul><li>'그린티 히알루론산 로션 170mL 레티놀 시카 흔적 앰플 30mL + 레티놀 앰플 7mL (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨'</li><li>'아이오페 바이오 컨디셔닝 에센스 168ml 아이오페 바이오 컨디셔닝 에센스 216ml (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 에센스'</li><li>'퓨어샷 나이트 리부트 세럼 50ml LotteOn > 백화점 TAP > 명품화장품 > 메인 배너 (PC) LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 에센스/세럼'</li></ul> |
|
| 72 |
+
| 9 | <ul><li>'더테라피 로얄메이드 오일블렌딩 크림 50ml/JL MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>크림/젤 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 크림/젤'</li><li>'닥터지 레드 블레미쉬 클리어 수딩크림 70ml × 3개 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 선물세트 > 스킨케어;(#M)쿠팡 홈>뷰티>선물세트/키트>선물세트>스킨케어 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 선물세트 > 스킨케어'</li><li>'유리아쥬 제모스 세라뜨 200ml /HY MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>크림/젤 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 크림/젤'</li></ul> |
|
| 73 |
+
| 6 | <ul><li>'워터뱅크 크림 아이젤 라네즈 아이케어 보습 (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>로션 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨���어 > 로션'</li><li>'엑스트라 아이 리페어 인텐스 1+1 LotteOn > 백화점 > 뷰티 > 상단 배너 (Mobile) LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 아이케어/넥케어'</li><li>'골드마스크 구매시 설화수샘플 자음생아이크림 7장증정 (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 마스크시트팩 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 마스크시트팩'</li></ul> |
|
| 74 |
+
| 1 | <ul><li>'[최신제조] 설화수 자음유액 125ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어'</li><li>'바비 브라운 인텐시브 스킨 세럼 레디언스 에멀전 바비 브라운 인텐시브 스킨 세럼 레디언스 에멀전 홈>스킨케어>스킨/로션/올인원>스킨/토너;(#M)홈>스킨케어>토너/로션/올인원>스킨/토너 OLIVEYOUNG > 스킨케어 > 토너/로션/올인원 > 스킨/토너'</li><li>'한율 빨간쌀 진액에멀젼 125ml/로션+보습+피부방어력+피부장벽 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어/넥케어'</li></ul> |
|
| 75 |
+
| 3 | <ul><li>'은율 모이스처 글로우 멀티밤 10g 12개 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'KAHI 가히 1+1 링클바운스 멀티밤 수분 주름 스틱 보습 주름케어 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트'</li><li>'가히 서울 링클 바운스 멀티밤 9g LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'</li></ul> |
|
| 76 |
+
| 7 | <ul><li>'NEW 모이스춰 써지 아이 96-아워 하이드로 컨센트레이트 15ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 아이케어 LotteOn > 뷰티 > 럭셔리 스킨케어 > 아이케어/넥케어'</li><li>'SNP 골드 콜라겐 니들 패치 3박스 (24매) (#M)11st>스킨케어>팩/마스크>고무팩 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 팩/마스크 > 고무팩'</li><li>'프럼네이처 골드 하이드로겔 아이패치 60매입 × 1개 쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>코팩/기타패치>아이 패치;쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>패치/코팩>기타패치;(#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>마스크/팩>패치/코팩>아이 패치 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 마스크/팩 > 패치/코팩 > 아이 패치'</li></ul> |
|
| 77 |
+
| 10 | <ul><li>'블랙티 유스 인핸싱 오일 30mL LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 오일 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 오일'</li><li>'[3월][한정] 아베이 로얄 유쓰 워터리 오일 50ml 세트 아베이 로얄 유쓰 워터리 오일 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 오일 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 스킨케어 > 오일'</li><li>'청미정 비타민나무 페이스오일 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 오일 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 오일'</li></ul> |
|
| 78 |
+
| 2 | <ul><li>'[본사직영] 글로우 스킨밤 투 고 미스트 80 ml 위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업;위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립글로즈;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 앰플/에센스/세럼 > 에센스;위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트;(#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트 > 미스트 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 미스트'</li><li>'메이블린 뉴욕 래스팅 픽스 스프레이 60ml × 1개 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머'</li><li>'(아벤느 공식판매) 오떼르말 300ml(1+1)_AN08-2 A 화장품|미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸;(#M)홈>화장품/미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸 HMALL > 뷰티 > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸린스 > 샴푸'</li></ul> |
|
| 79 |
+
| 5 | <ul><li>'아이오페 여성화장품 라이브 리프트 스페셜 2종세트 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>페이스오일 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 페이스오일'</li><li>'설화수 탄력 에센셜 3종기획세트 탄력크림 기초화장품 30대여자화장품 추천 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 화장품세트'</li><li>'그린티 스킨케어세��� 이니스프리 그린티세트 밸런싱 (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 바디로션/핸드/풋 > 생활선물세트 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디로션/핸드/풋 > 생활선물세트'</li></ul> |
|
|
|
|
| 80 |
|
| 81 |
## Evaluation
|
| 82 |
|
| 83 |
### Metrics
|
| 84 |
| Label | Accuracy |
|
| 85 |
|:--------|:---------|
|
| 86 |
+
| **all** | 0.9127 |
|
| 87 |
|
| 88 |
## Uses
|
| 89 |
|
|
|
|
| 103 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 104 |
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_top_bt9")
|
| 105 |
# Run inference
|
| 106 |
+
preds = model("마몽드 로즈워터 토너 500ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>스킨 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨")
|
| 107 |
```
|
| 108 |
|
| 109 |
<!--
|
|
|
|
| 135 |
### Training Set Metrics
|
| 136 |
| Training set | Min | Median | Max |
|
| 137 |
|:-------------|:----|:--------|:----|
|
| 138 |
+
| Word count | 10 | 20.6873 | 55 |
|
| 139 |
|
| 140 |
| Label | Training Sample Count |
|
| 141 |
|:------|:----------------------|
|
|
|
|
| 150 |
| 8 | 50 |
|
| 151 |
| 9 | 50 |
|
| 152 |
| 10 | 50 |
|
|
|
|
| 153 |
|
| 154 |
### Training Hyperparameters
|
| 155 |
- batch_size: (64, 64)
|
|
|
|
| 173 |
### Training Results
|
| 174 |
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
| 175 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
|
| 176 |
+
| 0.0012 | 1 | 0.3079 | - |
|
| 177 |
+
| 0.0581 | 50 | 0.3024 | - |
|
| 178 |
+
| 0.1163 | 100 | 0.288 | - |
|
| 179 |
+
| 0.1744 | 150 | 0.2621 | - |
|
| 180 |
+
| 0.2326 | 200 | 0.2186 | - |
|
| 181 |
+
| 0.2907 | 250 | 0.191 | - |
|
| 182 |
+
| 0.3488 | 300 | 0.1552 | - |
|
| 183 |
+
| 0.4070 | 350 | 0.1255 | - |
|
| 184 |
+
| 0.4651 | 400 | 0.1053 | - |
|
| 185 |
+
| 0.5233 | 450 | 0.0908 | - |
|
| 186 |
+
| 0.5814 | 500 | 0.0691 | - |
|
| 187 |
+
| 0.6395 | 550 | 0.0665 | - |
|
| 188 |
+
| 0.6977 | 600 | 0.053 | - |
|
| 189 |
+
| 0.7558 | 650 | 0.0438 | - |
|
| 190 |
+
| 0.8140 | 700 | 0.0407 | - |
|
| 191 |
+
| 0.8721 | 750 | 0.0325 | - |
|
| 192 |
+
| 0.9302 | 800 | 0.0277 | - |
|
| 193 |
+
| 0.9884 | 850 | 0.0232 | - |
|
| 194 |
+
| 1.0465 | 900 | 0.0197 | - |
|
| 195 |
+
| 1.1047 | 950 | 0.0171 | - |
|
| 196 |
+
| 1.1628 | 1000 | 0.0137 | - |
|
| 197 |
+
| 1.2209 | 1050 | 0.0113 | - |
|
| 198 |
+
| 1.2791 | 1100 | 0.0104 | - |
|
| 199 |
+
| 1.3372 | 1150 | 0.0109 | - |
|
| 200 |
+
| 1.3953 | 1200 | 0.0086 | - |
|
| 201 |
+
| 1.4535 | 1250 | 0.0075 | - |
|
| 202 |
+
| 1.5116 | 1300 | 0.0065 | - |
|
| 203 |
+
| 1.5698 | 1350 | 0.0075 | - |
|
| 204 |
+
| 1.6279 | 1400 | 0.0071 | - |
|
| 205 |
+
| 1.6860 | 1450 | 0.0072 | - |
|
| 206 |
+
| 1.7442 | 1500 | 0.0081 | - |
|
| 207 |
+
| 1.8023 | 1550 | 0.006 | - |
|
| 208 |
+
| 1.8605 | 1600 | 0.0062 | - |
|
| 209 |
+
| 1.9186 | 1650 | 0.0034 | - |
|
| 210 |
+
| 1.9767 | 1700 | 0.0019 | - |
|
| 211 |
+
| 2.0349 | 1750 | 0.0023 | - |
|
| 212 |
+
| 2.0930 | 1800 | 0.0019 | - |
|
| 213 |
+
| 2.1512 | 1850 | 0.0012 | - |
|
| 214 |
+
| 2.2093 | 1900 | 0.0009 | - |
|
| 215 |
+
| 2.2674 | 1950 | 0.0007 | - |
|
| 216 |
+
| 2.3256 | 2000 | 0.0001 | - |
|
| 217 |
+
| 2.3837 | 2050 | 0.0004 | - |
|
| 218 |
+
| 2.4419 | 2100 | 0.0008 | - |
|
| 219 |
+
| 2.5 | 2150 | 0.0011 | - |
|
| 220 |
+
| 2.5581 | 2200 | 0.0012 | - |
|
| 221 |
+
| 2.6163 | 2250 | 0.0009 | - |
|
| 222 |
+
| 2.6744 | 2300 | 0.0008 | - |
|
| 223 |
+
| 2.7326 | 2350 | 0.0006 | - |
|
| 224 |
+
| 2.7907 | 2400 | 0.0001 | - |
|
| 225 |
+
| 2.8488 | 2450 | 0.0002 | - |
|
| 226 |
+
| 2.9070 | 2500 | 0.0002 | - |
|
| 227 |
+
| 2.9651 | 2550 | 0.0004 | - |
|
| 228 |
+
| 3.0233 | 2600 | 0.0 | - |
|
| 229 |
+
| 3.0814 | 2650 | 0.0 | - |
|
| 230 |
+
| 3.1395 | 2700 | 0.0 | - |
|
| 231 |
+
| 3.1977 | 2750 | 0.0 | - |
|
| 232 |
+
| 3.2558 | 2800 | 0.0 | - |
|
| 233 |
+
| 3.3140 | 2850 | 0.0 | - |
|
| 234 |
+
| 3.3721 | 2900 | 0.0 | - |
|
| 235 |
+
| 3.4302 | 2950 | 0.0008 | - |
|
| 236 |
+
| 3.4884 | 3000 | 0.0008 | - |
|
| 237 |
+
| 3.5465 | 3050 | 0.0 | - |
|
| 238 |
+
| 3.6047 | 3100 | 0.0004 | - |
|
| 239 |
+
| 3.6628 | 3150 | 0.0026 | - |
|
| 240 |
+
| 3.7209 | 3200 | 0.0033 | - |
|
| 241 |
+
| 3.7791 | 3250 | 0.0013 | - |
|
| 242 |
+
| 3.8372 | 3300 | 0.0002 | - |
|
| 243 |
+
| 3.8953 | 3350 | 0.001 | - |
|
| 244 |
+
| 3.9535 | 3400 | 0.0006 | - |
|
| 245 |
+
| 4.0116 | 3450 | 0.0 | - |
|
| 246 |
+
| 4.0698 | 3500 | 0.0 | - |
|
| 247 |
+
| 4.1279 | 3550 | 0.0 | - |
|
| 248 |
+
| 4.1860 | 3600 | 0.0 | - |
|
| 249 |
+
| 4.2442 | 3650 | 0.0002 | - |
|
| 250 |
+
| 4.3023 | 3700 | 0.0002 | - |
|
| 251 |
+
| 4.3605 | 3750 | 0.0002 | - |
|
| 252 |
+
| 4.4186 | 3800 | 0.0 | - |
|
| 253 |
+
| 4.4767 | 3850 | 0.0 | - |
|
| 254 |
+
| 4.5349 | 3900 | 0.0 | - |
|
| 255 |
+
| 4.5930 | 3950 | 0.0 | - |
|
| 256 |
+
| 4.6512 | 4000 | 0.0 | - |
|
| 257 |
+
| 4.7093 | 4050 | 0.0 | - |
|
| 258 |
+
| 4.7674 | 4100 | 0.0 | - |
|
| 259 |
+
| 4.8256 | 4150 | 0.0 | - |
|
| 260 |
+
| 4.8837 | 4200 | 0.0 | - |
|
| 261 |
+
| 4.9419 | 4250 | 0.0 | - |
|
| 262 |
+
| 5.0 | 4300 | 0.0 | - |
|
| 263 |
+
| 5.0581 | 4350 | 0.0 | - |
|
| 264 |
+
| 5.1163 | 4400 | 0.0 | - |
|
| 265 |
+
| 5.1744 | 4450 | 0.0 | - |
|
| 266 |
+
| 5.2326 | 4500 | 0.0 | - |
|
| 267 |
+
| 5.2907 | 4550 | 0.0 | - |
|
| 268 |
+
| 5.3488 | 4600 | 0.0 | - |
|
| 269 |
+
| 5.4070 | 4650 | 0.0 | - |
|
| 270 |
+
| 5.4651 | 4700 | 0.0 | - |
|
| 271 |
+
| 5.5233 | 4750 | 0.0 | - |
|
| 272 |
+
| 5.5814 | 4800 | 0.0 | - |
|
| 273 |
+
| 5.6395 | 4850 | 0.0 | - |
|
| 274 |
+
| 5.6977 | 4900 | 0.0 | - |
|
| 275 |
+
| 5.7558 | 4950 | 0.0 | - |
|
| 276 |
+
| 5.8140 | 5000 | 0.0 | - |
|
| 277 |
+
| 5.8721 | 5050 | 0.0 | - |
|
| 278 |
+
| 5.9302 | 5100 | 0.0 | - |
|
| 279 |
+
| 5.9884 | 5150 | 0.0 | - |
|
| 280 |
+
| 6.0465 | 5200 | 0.0 | - |
|
| 281 |
+
| 6.1047 | 5250 | 0.0 | - |
|
| 282 |
+
| 6.1628 | 5300 | 0.0 | - |
|
| 283 |
+
| 6.2209 | 5350 | 0.0 | - |
|
| 284 |
+
| 6.2791 | 5400 | 0.0 | - |
|
| 285 |
+
| 6.3372 | 5450 | 0.0 | - |
|
| 286 |
+
| 6.3953 | 5500 | 0.0 | - |
|
| 287 |
+
| 6.4535 | 5550 | 0.0 | - |
|
| 288 |
+
| 6.5116 | 5600 | 0.0 | - |
|
| 289 |
+
| 6.5698 | 5650 | 0.0 | - |
|
| 290 |
+
| 6.6279 | 5700 | 0.0 | - |
|
| 291 |
+
| 6.6860 | 5750 | 0.0 | - |
|
| 292 |
+
| 6.7442 | 5800 | 0.0 | - |
|
| 293 |
+
| 6.8023 | 5850 | 0.0 | - |
|
| 294 |
+
| 6.8605 | 5900 | 0.0 | - |
|
| 295 |
+
| 6.9186 | 5950 | 0.0 | - |
|
| 296 |
+
| 6.9767 | 6000 | 0.0 | - |
|
| 297 |
+
| 7.0349 | 6050 | 0.0 | - |
|
| 298 |
+
| 7.0930 | 6100 | 0.0 | - |
|
| 299 |
+
| 7.1512 | 6150 | 0.0 | - |
|
| 300 |
+
| 7.2093 | 6200 | 0.0 | - |
|
| 301 |
+
| 7.2674 | 6250 | 0.0 | - |
|
| 302 |
+
| 7.3256 | 6300 | 0.0 | - |
|
| 303 |
+
| 7.3837 | 6350 | 0.0 | - |
|
| 304 |
+
| 7.4419 | 6400 | 0.0 | - |
|
| 305 |
+
| 7.5 | 6450 | 0.0 | - |
|
| 306 |
+
| 7.5581 | 6500 | 0.0 | - |
|
| 307 |
+
| 7.6163 | 6550 | 0.0 | - |
|
| 308 |
+
| 7.6744 | 6600 | 0.0 | - |
|
| 309 |
+
| 7.7326 | 6650 | 0.0 | - |
|
| 310 |
+
| 7.7907 | 6700 | 0.0 | - |
|
| 311 |
+
| 7.8488 | 6750 | 0.0 | - |
|
| 312 |
+
| 7.9070 | 6800 | 0.0 | - |
|
| 313 |
+
| 7.9651 | 6850 | 0.0 | - |
|
| 314 |
+
| 8.0233 | 6900 | 0.0 | - |
|
| 315 |
+
| 8.0814 | 6950 | 0.0005 | - |
|
| 316 |
+
| 8.1395 | 7000 | 0.0089 | - |
|
| 317 |
+
| 8.1977 | 7050 | 0.0043 | - |
|
| 318 |
+
| 8.2558 | 7100 | 0.0012 | - |
|
| 319 |
+
| 8.3140 | 7150 | 0.0003 | - |
|
| 320 |
+
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
| 331 |
+
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|
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+
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|
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+
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|
| 334 |
+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
| 431 |
+
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|
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+
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|
| 433 |
+
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|
| 434 |
+
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|
| 435 |
+
| 15.0581 | 12950 | 0.0 | - |
|
| 436 |
+
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|
| 437 |
+
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|
| 438 |
+
| 15.2326 | 13100 | 0.0 | - |
|
| 439 |
+
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|
| 440 |
+
| 15.3488 | 13200 | 0.0 | - |
|
| 441 |
+
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|
| 442 |
+
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|
| 443 |
+
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|
| 444 |
+
| 15.5814 | 13400 | 0.0 | - |
|
| 445 |
+
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|
| 446 |
+
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|
| 447 |
+
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|
| 448 |
+
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|
| 449 |
+
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|
| 450 |
+
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|
| 451 |
+
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|
| 452 |
+
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|
| 453 |
+
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|
| 454 |
+
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|
| 455 |
+
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|
| 456 |
+
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|
| 457 |
+
| 16.3372 | 14050 | 0.0 | - |
|
| 458 |
+
| 16.3953 | 14100 | 0.0 | - |
|
| 459 |
+
| 16.4535 | 14150 | 0.0 | - |
|
| 460 |
+
| 16.5116 | 14200 | 0.0 | - |
|
| 461 |
+
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|
| 462 |
+
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|
| 463 |
+
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|
| 464 |
+
| 16.7442 | 14400 | 0.0 | - |
|
| 465 |
+
| 16.8023 | 14450 | 0.0 | - |
|
| 466 |
+
| 16.8605 | 14500 | 0.0 | - |
|
| 467 |
+
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|
| 468 |
+
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|
| 469 |
+
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|
| 470 |
+
| 17.0930 | 14700 | 0.0 | - |
|
| 471 |
+
| 17.1512 | 14750 | 0.0 | - |
|
| 472 |
+
| 17.2093 | 14800 | 0.0 | - |
|
| 473 |
+
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|
| 474 |
+
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|
| 475 |
+
| 17.3837 | 14950 | 0.0 | - |
|
| 476 |
+
| 17.4419 | 15000 | 0.0 | - |
|
| 477 |
+
| 17.5 | 15050 | 0.0 | - |
|
| 478 |
+
| 17.5581 | 15100 | 0.0 | - |
|
| 479 |
+
| 17.6163 | 15150 | 0.0 | - |
|
| 480 |
+
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|
| 481 |
+
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|
| 482 |
+
| 17.7907 | 15300 | 0.0 | - |
|
| 483 |
+
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|
| 484 |
+
| 17.9070 | 15400 | 0.0 | - |
|
| 485 |
+
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|
| 486 |
+
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|
| 487 |
+
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|
| 488 |
+
| 18.1395 | 15600 | 0.0 | - |
|
| 489 |
+
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|
| 490 |
+
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|
| 491 |
+
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|
| 492 |
+
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|
| 493 |
+
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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+
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+
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|
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+
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|
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+
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|
| 517 |
+
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|
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+
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|
| 519 |
+
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|
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+
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|
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+
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+
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+
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|
| 524 |
+
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+
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