setfit safetensors roberta sentence-transformers text-classification generated_from_setfit_trainer arxiv:2209.11055 base_model:mini1013/master_domain base_model:finetune:mini1013/master_domain model-index region:us
---
base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 자클라이 웨스트바이킹 쿨 바라클라바 넥워머 여름 자외선차단 LF1360 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠넥워머
- text: 등산 자전거 바이크 멀티 스카프 스포츠/레저>스포츠액세서리>아이스머플러/스카프
- text: 축구작전판 축구전술판 스코어보드 팀명로고인쇄 스포츠/레저>스포츠액세서리>스코어보드/작전판
- text: 등산 낚시 동계 필수 아웃도어 전체 기모 방한 마스크 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠마스크
- text: 전자점수판 농구전광판 디지털점수판 세자리 배드민턴 N2 스포츠/레저>스포츠액세서리>스코어보드/작전판
inference: true
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: 0.9989235737351991
      name: Accuracy
---

# 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.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

## Model Details

### Model Description
- **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:** 9 classes
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### Model Sources

- **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                                                                                                                                                                                                                                                               |
|:------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 1.0   | <ul><li>'고급형 ABS PP 점수판 가방포함 5세트 30점 중형 44x24 체육용 스포츠/레저>스포츠액세서리>스코어보드/작전판'</li><li>'폭스40 클립보드작전판 6920 스포츠/레저>스포츠액세서리>스코어보드/작전판'</li><li>'축구작전판 풋살작전판 전술보드 지휘판 축구판 s224 2027A E13WCB087EM 스포츠/레저>스포츠액세서리>스코어보드/작전판'</li></ul>                                          |
| 8.0   | <ul><li>'아이워너 범블비 전자호각 호루라기 KS-848 스포츠/레저>스포츠액세서리>호각/호루라기'</li><li>'프로맥스 스포츠호각-그린 스포츠/레저>스포츠액세서리>호각/호루라기'</li><li>'Star 호각 플라스틱 스포츠/레저>스포츠액세서리>호각/호루라기'</li></ul>                                                                                                      |
| 6.0   | <ul><li>'런웨이브 스포츠 헤어밴드 1p 땀흡수 머리고정 운동 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠헤어밴드'</li><li>'미즈노 스트레치 헤어밴드 33YZ210305 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠헤어밴드'</li><li>'피엘라벤 아비스코 울 헤드밴드 F235UCA09AC 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠헤어밴드'</li></ul>                                                                        |
| 7.0   | <ul><li>'배달 등산 트래킹 UV차단 멀티스카프 여름목토시 아이스목도리 자전거마스크 쿨넥 스포츠/레저>스포츠액세서리>아이스머플러/스카프'</li><li>'자외선 통기성 귀걸이형 메쉬 스카프 등산용마스크 등산스카프 스포츠/레저>스포츠액세서리>아이스머플러/스카프'</li><li>'해밀 4 1 국산 쿨스카프 넥쿨러 냉감 스포츠 아이스 머플러 자외선차단 여름 넥워머 등산 스포츠/레저>스포츠액세서리>아이스머플러/스카프'</li></ul>                   |
| 5.0   | <ul><li>'내셔널지오그래픽 아이스 슬리브 N232AGL510 WHITE151842 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠토시'</li><li>'여름 골프 쿨토시 UV 자외선차단 아이스 팔토시 남성 여성 암슬리브 등산 자전거 운전 손등토시 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠토시'</li><li>'팔토시 여름 등산 토시 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠토시'</li></ul>                                                       |
| 3.0   | <ul><li>'야팩 자외선차단 골프마스크 얼굴햇빛가리개 등산 자전거 스포츠 아웃도어 마스크팩 1BOX 4매 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠마스크'</li><li>'블랙야크 남여공용 여름 다용도 UV차단마스크 UV차양마스크 2BYXXX3912 597799 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠마스크'</li><li>'유투스포츠 1 1 MS1 스탠다드 익스트림 마스크 자외선차단 골프 자전거 스포츠 등산 낚시 산책 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠마스크'</li></ul> |
| 4.0   | <ul><li>'바너 스포츠 고글 선글라스 자전거 미러 변색 안경 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠선글라스'</li><li>'BRIKO CYCLOPE 썬글라스 904 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠선글라스'</li><li>'WTD 스템 변색 미러 렌즈 선글라스 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠선글라스'</li></ul>                                                                                   |
| 0.0   | <ul><li>'체육관 공 정리함 수납함 철제 보관 바구니 학교 카트 스포츠/레저>스포츠액세서리>볼캐리어'</li><li>'농구 공 보관 랙 3 단 큐브 거치대 차고 스포츠 정리함 실내 탈착식 수직 디스플레이 스탠드 스포츠/레저>스포츠액세서리>볼캐리어'</li><li>'농구공보관함 체육관 학교 공 이동식 수납 정리대-모델굵은글씨화이트140x35x140 5레이어544 5457게이 스포츠/레저>스포츠액세서리>볼캐리어'</li></ul>                    |
| 2.0   | <ul><li>'아크테릭스 23FW 로 라이트웨이트 울 바라클라바 BLK RHO 라이트 WEIGHT BALACLAVA M 95 정도이니 참조 AENFUX5968 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠넥워머'</li><li>'블랙 바라클라바 자외선차단마스크 여름넥워머 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠넥워머'</li><li>'NATIONALGEOGRAPHIC 넥게이터 N232AAC510 스포츠/레저>스포츠액세서리>스포츠넥워머'</li></ul>                  |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.9989   |

## Uses

### Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

```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_sl21")
# Run inference
preds = model("등산 자전거 바이크 멀티 스카프 스포츠/레저>스포츠액세서리>아이스머플러/스카프")
```

<!--
### 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   | 3   | 8.4524 | 21  |

| 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    | 0.5163        | -               |
| 0.4032  | 50   | 0.4971        | -               |
| 0.8065  | 100  | 0.3704        | -               |
| 1.2097  | 150  | 0.1312        | -               |
| 1.6129  | 200  | 0.0318        | -               |
| 2.0161  | 250  | 0.0173        | -               |
| 2.4194  | 300  | 0.0096        | -               |
| 2.8226  | 350  | 0.0001        | -               |
| 3.2258  | 400  | 0.0001        | -               |
| 3.6290  | 450  | 0.0001        | -               |
| 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
```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.*
-->