SetFit with mini1013/master_domain
This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
- Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
- Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.
Model Details
Model Description
Model Sources
Model Labels
Label |
Examples |
1.0 |
- '[해외] 육아용품 국경 새 Swaddling 침낭 안티 점프 퀼트 사계절 신생아 긴팔 손 M (월 월) (크기 큰 겨울)_라이트 그린 (포켓) 출산/육아 > 유아침구 > 겉싸개'
- '조아뜨 아기 여름 겉싸개 신생아 여름용 누비 봄 겉싸보 C 플라워겉싸개(여름용)+턱받이 출산/육아 > 유아침구 > 겉싸개'
- '[슈슈비] 가을 신생아 속싸개 블랭킷 스타양면속싸개 출산/육아 > 유아침구 > 겉싸개'
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8.0 |
- '신생아 유아 돌 아기 어린이집 낮잠 베개 배게 송송필로우 미니고미 출산/육아 > 유아침구 > 유아베개'
- '이몽 가슴안정 좁쌀 태열베개 4구획/6구획 (모로반사,신생아,아기,냉감) 피그먼트 누빔(4구획)_그레이 출산/육아 > 유아침구 > 유아베개'
- '굿나잇 베이비 꿀잠블랭킷 Hug me Small_아이보리 출산/육아 > 유아침구 > 유아베개'
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6.0 |
- '[엘라바] 특허받은 무소음 스와들 스트랩 2개세트 에어로쿨(화이트)S_면매쉬(화이트)M 출산/육아 > 유아침구 > 속싸개'
- '리코타입 속싸개 오리지널 얇은 2벌 세트 아기양말 제공 나비잠 스와들 신생아 출산준비 뉴본+뉴본플러스_피치_베이지 출산/육아 > 유아침구 > 속싸개'
- '핀츠빈 스와들 태열 신생아 오가닉 나비잠 속싸개 라이트_화이트_M 출산/육아 > 유아침구 > 속싸개'
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7.0 |
- '어린이용 잠옷 침낭 집에서 입을 수 있는 유아용 코튼 피그 베이비_150 cm 출산/육아 > 유아침구 > 아기이불/요/패드'
- '요루거즈 블랭킷 아기 유아 신생아 어린이집 낮잠 이불 유모차 2중(85x110)_체리라마 출산/육아 > 유아침구 > 아기이불/요/패드'
- '[갤러리아] [리틀아카이브][크레므앙팡] 텔라 모달 낮잠패드세트(J)+베개솜(한화갤러리아㈜ 센터시티) 블루 출산/육아 > 유아침구 > 아기이불/요/패드'
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5.0 |
- '꼬마 이불가방 58X40cm 1p 이불가방 아기 어린이집 그린 출산/육아 > 유아침구 > 보낭/슬리핑백'
- '베이비[블루독]클라우드퀼팅슬리핑가운 41A7000902 M 출산/육아 > 유아침구 > 보낭/슬리핑백'
- '오가닉맘 /필로스슬리핑백(MIFLSL03) 크림_m 출산/육아 > 유아침구 > 보낭/슬리핑백'
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3.0 |
- '아망떼 순면 모달 귀여운 어린이집 낮잠이불 모음 51.레오파드 범퍼 핑크_6개세트 출산/육아 > 유아침구 > 낮잠이불'
- '어린이집 낮잠이불 세트 순면 워싱 마이크로 자수 양면 아기낮잠이불 소프트피치_미드나잇블루_패드+베개(고급일반솜) 출산/육아 > 유아침구 > 낮잠이불'
- '분리형낮잠이불 어린이집 순면 토끼 아기 낮잠 이불 베개 20X40(솜포함)_블루 출산/육아 > 유아침구 > 낮잠이불'
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4.0 |
- '리틀아카이브크레므앙팡] 치포 밍크 유모차 블랭킷 B(75X100) 핑크 출산/육아 > 유아침구 > 방수요'
- '디유 순면 유아 방수패드 소형 대형 대형_피치 출산/육아 > 유아침구 > 방수요'
- '뮤라 에어와플방수요 방수패드 M 미디움사이즈(100x130) 실버클라우드 출산/육아 > 유아침구 > 방수요'
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0.0 |
- '[DIY+동영상]뚱이 코튼 Big 코바늘 뜨개질 손뜨개인형 027 화이트 출산/육아 > 유아침구 > DIY아기용품'
- '[갤러리아] (출산선물)루팅타올(APA-10901)선물포장+손수건(한화갤러리아㈜ 진주점) 아이보리 출산/육아 > 유아침구 > DIY아기용품'
- '릴리팟 이유식 냄비/통3중/편수냄비/밀크팬/이유식조리도구/국민이유식냄비/이유식조리도구 이유식냄비 출산/육아 > 유아침구 > DIY아기용품'
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2.0 |
- '마롤로뜨 아기 침대 범퍼가드 신생아 쿠션 바디필로우 이케아 벨라 보니 스마트 쁘띠라뺑 내추럴아이보리_이케아S (소형) 출산/육아 > 유아침구 > 기타유아침구'
- '[현대백화점][M밍크뮤M7]33W70ABS01 체리모달낮잠이불SET (33W70ABS01)/유아잡화/출산준비 [00001] 피치/FREE(85X115cm) 출산/육아 > 유아침구 > 기타유아침구'
- '마롤로뜨 100수 누빔 자수 아기 바디필로우 죽부인 베개 롱쿠션 애착베개 11.자수 누빔 아기죽부인_상큼체리 출산/육아 > 유아침구 > 기타유아침구'
|
Evaluation
Metrics
Uses
Direct Use for Inference
First install the SetFit library:
pip install setfit
Then you can load this model and run inference.
from setfit import SetFitModel
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bc24")
preds = model("순면 모달 귀여운 어린이집 낮잠이불 풀세트 30.디노디노 낮잠패드_패드단품 출산/육아 > 유아침구 > 낮잠이불")
Training Details
Training Set Metrics
Training set |
Min |
Median |
Max |
Word count |
7 |
15.1397 |
27 |
Label |
Training Sample Count |
0.0 |
70 |
1.0 |
70 |
2.0 |
70 |
3.0 |
70 |
4.0 |
70 |
5.0 |
70 |
6.0 |
70 |
7.0 |
70 |
8.0 |
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 |
0.0081 |
1 |
0.517 |
- |
0.4032 |
50 |
0.4962 |
- |
0.8065 |
100 |
0.4906 |
- |
1.2097 |
150 |
0.454 |
- |
1.6129 |
200 |
0.0667 |
- |
2.0161 |
250 |
0.0003 |
- |
2.4194 |
300 |
0.0001 |
- |
2.8226 |
350 |
0.0001 |
- |
3.2258 |
400 |
0.0 |
- |
3.6290 |
450 |
0.0 |
- |
4.0323 |
500 |
0.0 |
- |
4.4355 |
550 |
0.0 |
- |
4.8387 |
600 |
0.0 |
- |
5.2419 |
650 |
0.0 |
- |
5.6452 |
700 |
0.0 |
- |
6.0484 |
750 |
0.0 |
- |
6.4516 |
800 |
0.0 |
- |
6.8548 |
850 |
0.0 |
- |
7.2581 |
900 |
0.0 |
- |
7.6613 |
950 |
0.0 |
- |
8.0645 |
1000 |
0.0 |
- |
8.4677 |
1050 |
0.0 |
- |
8.8710 |
1100 |
0.0 |
- |
9.2742 |
1150 |
0.0 |
- |
9.6774 |
1200 |
0.0 |
- |
10.0806 |
1250 |
0.0 |
- |
10.4839 |
1300 |
0.0 |
- |
10.8871 |
1350 |
0.0 |
- |
11.2903 |
1400 |
0.0 |
- |
11.6935 |
1450 |
0.0 |
- |
12.0968 |
1500 |
0.0 |
- |
12.5 |
1550 |
0.0 |
- |
12.9032 |
1600 |
0.0 |
- |
13.3065 |
1650 |
0.0 |
- |
13.7097 |
1700 |
0.0 |
- |
14.1129 |
1750 |
0.0 |
- |
14.5161 |
1800 |
0.0 |
- |
14.9194 |
1850 |
0.0 |
- |
15.3226 |
1900 |
0.0 |
- |
15.7258 |
1950 |
0.0 |
- |
16.1290 |
2000 |
0.0 |
- |
16.5323 |
2050 |
0.0 |
- |
16.9355 |
2100 |
0.0 |
- |
17.3387 |
2150 |
0.0 |
- |
17.7419 |
2200 |
0.0 |
- |
18.1452 |
2250 |
0.0 |
- |
18.5484 |
2300 |
0.0 |
- |
18.9516 |
2350 |
0.0 |
- |
19.3548 |
2400 |
0.0 |
- |
19.7581 |
2450 |
0.0 |
- |
20.1613 |
2500 |
0.0 |
- |
20.5645 |
2550 |
0.0 |
- |
20.9677 |
2600 |
0.0 |
- |
21.3710 |
2650 |
0.0 |
- |
21.7742 |
2700 |
0.0 |
- |
22.1774 |
2750 |
0.0 |
- |
22.5806 |
2800 |
0.0 |
- |
22.9839 |
2850 |
0.0 |
- |
23.3871 |
2900 |
0.0 |
- |
23.7903 |
2950 |
0.0 |
- |
24.1935 |
3000 |
0.0 |
- |
24.5968 |
3050 |
0.0 |
- |
25.0 |
3100 |
0.0 |
- |
25.4032 |
3150 |
0.0 |
- |
25.8065 |
3200 |
0.0 |
- |
26.2097 |
3250 |
0.0 |
- |
26.6129 |
3300 |
0.0 |
- |
27.0161 |
3350 |
0.0 |
- |
27.4194 |
3400 |
0.0 |
- |
27.8226 |
3450 |
0.0 |
- |
28.2258 |
3500 |
0.0 |
- |
28.6290 |
3550 |
0.0 |
- |
29.0323 |
3600 |
0.0 |
- |
29.4355 |
3650 |
0.0 |
- |
29.8387 |
3700 |
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
@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}
}