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: '[기획세트][로레알파리] UV 디펜더 50ml+유브이 디펜더 베이지 15ml 매트&프레쉬 위메프 > 생활·주방·반려동물 > 바디/헤어
    > 샴푸/린스/헤어케어;위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업;위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 트리트먼트;위메프
    > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 파운데이션;위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업 > 마스카라;위메프 > 뷰티 > 메이크업
    > 립 메이크업;(#M)위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 > 선크림/선블록 위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 > 선크림/선블록'
- text: 이니스프리 트루 히알루론 수분 선크림 SPF50+ PA++++ 50ml × 4개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선블록/선크림/선로션
    Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 스킨케어 > 선케어/태닝
- text: 이니스프리 인텐시브 롱래스팅 선스크린 EX SPF50+ PA++++ 20개_50ml (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선블록/선크림/선로션
    Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 스킨케어 > 선케어/태닝 > 선케어 > 선블록/선크림/선로션
- text: 헤라 선 메이트 레포츠 프로 워터프루프 70ml(SPF50+)  (#M)홈>화장품/미용>선케어>선크림 Naverstore > 화장품/미용
    > 선케어 > 선크림
- text: 이니스프리 트루 마일드 시카 무기자차 선크림 SPF50+ PA4+ 50mL 1 +1 MinSellAmount (#M)화장품/향수>선케어>선크림
    Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 선케어 > 선크림
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: 0.3319713993871297
      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:** 5 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
|:------|:-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 2     | <ul><li>'이니스프리 노세범 선쿠션 SPF50+ PA++++ 14g × 8개 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선크림 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선크림'</li><li>'1+1 / 달바 비건 톤업 선쿠션 15gX2개 / 촉촉 간편하게 혼합자차 핑크빛 물광 윤광 / 베이스 프리 데일리 필수템 [단품] 톤업 선쿠션 15g(1개) (#M)홈>제품유형별>선케어 Naverstore > 화장품/미용 > 선케어 > 선파우더/쿠션'</li><li>'UV 프로텍티브 컴팩트 파운데이션(리필+케이스) SPF35/PA+++ 12g 페어 아이보리 DepartmentLotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선크림/선로션 DepartmentLotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선크림/선로션'</li></ul>    |
| 1     | <ul><li>'비쉬 까삐탈 솔레일 선 스프레이 LSF50 200ml  ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선크림'</li><li>'끈적임없는 SNP 선스프레이 자외선차단 쿨링 뿌리는 선크림  (#M)홈>화장품/미용>선케어>선스프레이 Naverstore > 화장품/미용 > 선케어 > 선스프레이'</li><li>'리더스 자외선차단 썬버디 올 오버 선 스프레이 180ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>선케어>선스프레이 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 선케어 > 선스프레이'</li></ul>                                                                                                           |
| 0     | <ul><li>'[AHC 썸머세일] 박세리감독 기획 마스터즈 에어리치 선스틱 14g+[ ] 마... 옵션선택:002P01)선스틱 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디케어용품 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 바디케어용품'</li><li>'3CE PRIMER SUN STICK 프라이머 선스틱 BEIGE_FRE ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어 > 선스틱 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어'</li><li>'에스케이-투 피테라 풀라인 세트 1개 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 선물세트 > 스킨케어;쿠팡 홈;(#M)쿠팡 홈>뷰티>선물세트/키트>선물세트>스킨케어 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 선물세트 > 스킨케어'</li></ul> |
| 4     | <ul><li>'마몽드 로즈워터 수딩젤 300 ml  ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'</li><li>'푸드어홀릭 알로에/스네일 수딩젤 300ml MinSellAmount 화장품/향수>크림>안티에이징크림;(#M)화장품/향수>스킨케어>크림/젤 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 크림/젤'</li><li>'메디플라워 알로에베라 프레시 수딩젤 300ml 300ml × 1개 쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>기초화장품>크림/올인원>페이셜크림;쿠팡 홈;Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 기초화장품;(#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>크림/올인원>페이셜크림 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 크림/올인원 > 페이셜크림'</li></ul>                                           |
| 3     | <ul><li>'싸이닉 엔조이 올라운드 워터리 선크림 200g 2개  LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 선크림 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 선크림'</li><li>' 상백크림 30ml/50ml SPF50+/PA++++ 1호 크리미 글로우 30ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 크림 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 크림'</li><li>'(485387) 이니스프리 트루히알루론수분선크림기획 SPF50+ PA4+ 50mL+20mL 무료배송  (#M)SSG.COM/스킨케어/스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트'</li></ul>                                                                                                      |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.3320   |

## 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_bt7_test_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("헤라 선 메이트 레포츠 프로 워터프루프 70ml(SPF50+)  (#M)홈>화장품/미용>선케어>선크림 Naverstore > 화장품/미용 > 선케어 > 선크림")
```

<!--
### 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   | 11  | 21.836 | 72  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0     | 50                    |
| 1     | 50                    |
| 2     | 50                    |
| 3     | 50                    |
| 4     | 50                    |

### Training Hyperparameters
- batch_size: (64, 64)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 100
- 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0026  | 1     | 0.4309        | -               |
| 0.1279  | 50    | 0.4454        | -               |
| 0.2558  | 100   | 0.4001        | -               |
| 0.3836  | 150   | 0.3616        | -               |
| 0.5115  | 200   | 0.3104        | -               |
| 0.6394  | 250   | 0.2446        | -               |
| 0.7673  | 300   | 0.1921        | -               |
| 0.8951  | 350   | 0.1521        | -               |
| 1.0230  | 400   | 0.1177        | -               |
| 1.1509  | 450   | 0.0973        | -               |
| 1.2788  | 500   | 0.0926        | -               |
| 1.4066  | 550   | 0.0866        | -               |
| 1.5345  | 600   | 0.0826        | -               |
| 1.6624  | 650   | 0.078         | -               |
| 1.7903  | 700   | 0.0741        | -               |
| 1.9182  | 750   | 0.0709        | -               |
| 2.0460  | 800   | 0.0658        | -               |
| 2.1739  | 850   | 0.0657        | -               |
| 2.3018  | 900   | 0.0566        | -               |
| 2.4297  | 950   | 0.0549        | -               |
| 2.5575  | 1000  | 0.043         | -               |
| 2.6854  | 1050  | 0.0391        | -               |
| 2.8133  | 1100  | 0.0197        | -               |
| 2.9412  | 1150  | 0.0108        | -               |
| 3.0691  | 1200  | 0.0085        | -               |
| 3.1969  | 1250  | 0.0082        | -               |
| 3.3248  | 1300  | 0.0067        | -               |
| 3.4527  | 1350  | 0.0082        | -               |
| 3.5806  | 1400  | 0.0077        | -               |
| 3.7084  | 1450  | 0.007         | -               |
| 3.8363  | 1500  | 0.0046        | -               |
| 3.9642  | 1550  | 0.0049        | -               |
| 4.0921  | 1600  | 0.0041        | -               |
| 4.2199  | 1650  | 0.003         | -               |
| 4.3478  | 1700  | 0.0003        | -               |
| 4.4757  | 1750  | 0.0002        | -               |
| 4.6036  | 1800  | 0.0           | -               |
| 4.7315  | 1850  | 0.0           | -               |
| 4.8593  | 1900  | 0.0           | -               |
| 4.9872  | 1950  | 0.0           | -               |
| 5.1151  | 2000  | 0.0           | -               |
| 5.2430  | 2050  | 0.0           | -               |
| 5.3708  | 2100  | 0.0           | -               |
| 5.4987  | 2150  | 0.0           | -               |
| 5.6266  | 2200  | 0.0           | -               |
| 5.7545  | 2250  | 0.0001        | -               |
| 5.8824  | 2300  | 0.0001        | -               |
| 6.0102  | 2350  | 0.0           | -               |
| 6.1381  | 2400  | 0.0003        | -               |
| 6.2660  | 2450  | 0.0           | -               |
| 6.3939  | 2500  | 0.0           | -               |
| 6.5217  | 2550  | 0.0002        | -               |
| 6.6496  | 2600  | 0.0007        | -               |
| 6.7775  | 2650  | 0.0008        | -               |
| 6.9054  | 2700  | 0.0028        | -               |
| 7.0332  | 2750  | 0.0024        | -               |
| 7.1611  | 2800  | 0.0002        | -               |
| 7.2890  | 2850  | 0.0           | -               |
| 7.4169  | 2900  | 0.0           | -               |
| 7.5448  | 2950  | 0.0           | -               |
| 7.6726  | 3000  | 0.0           | -               |
| 7.8005  | 3050  | 0.0           | -               |
| 7.9284  | 3100  | 0.0           | -               |
| 8.0563  | 3150  | 0.0001        | -               |
| 8.1841  | 3200  | 0.0           | -               |
| 8.3120  | 3250  | 0.0           | -               |
| 8.4399  | 3300  | 0.0002        | -               |
| 8.5678  | 3350  | 0.0002        | -               |
| 8.6957  | 3400  | 0.0           | -               |
| 8.8235  | 3450  | 0.0002        | -               |
| 8.9514  | 3500  | 0.0           | -               |
| 9.0793  | 3550  | 0.0           | -               |
| 9.2072  | 3600  | 0.0           | -               |
| 9.3350  | 3650  | 0.0           | -               |
| 9.4629  | 3700  | 0.0           | -               |
| 9.5908  | 3750  | 0.0           | -               |
| 9.7187  | 3800  | 0.0           | -               |
| 9.8465  | 3850  | 0.0           | -               |
| 9.9744  | 3900  | 0.0           | -               |
| 10.1023 | 3950  | 0.0           | -               |
| 10.2302 | 4000  | 0.0           | -               |
| 10.3581 | 4050  | 0.0           | -               |
| 10.4859 | 4100  | 0.0           | -               |
| 10.6138 | 4150  | 0.0           | -               |
| 10.7417 | 4200  | 0.0           | -               |
| 10.8696 | 4250  | 0.0           | -               |
| 10.9974 | 4300  | 0.0           | -               |
| 11.1253 | 4350  | 0.0           | -               |
| 11.2532 | 4400  | 0.0           | -               |
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## 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}
}
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## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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