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
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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: 아기 기저귀가방 숄더백 출산가방 애기 엄마 분유가방 그레이 출산/육아 > 외출용품 > 기저귀가방
- text: '[에시앙]모데즈 유모차라이너+목쿠션 (디자인선택) 레몬 출산/육아 > 외출용품 > 기타외출용품'
- text: 비트윈 뱀부 사일런스 아기띠 힙시트 무소음클립 허리벨트 올인원 3in1 쿨그레이 출산/육아 > 외출용품 > 힙시트
- text: 팔찌형 스프 랑 미아방지 밴드 다용도 유모차 가방 어린이 끈 아가 유아 용품 줄 아기 링 오렌지1P 출산/육아 > 외출용품 > 미아방지용품
- text: 허리 러닝 파우치 런닝 휴대폰 스마트폰 벨트 달리기용품rva-559636c 프리사이즈_랙 출산/육아 > 외출용품 > 슬링
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: 1.0
      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:** 10 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                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 8.0   | <ul><li>'[현대백화점][압소바] 용용 텐셀 속싸개(2024년 봄신상) AZA10901 아이보리/FREE 출산/육아 > 외출용품 > 포대기/처네'</li><li>'애착육아 아기포대기 여름 망사 신생아 전통 사계절 순면 어부바 워머 인견 띠 어깨끈 사계절 일자형_아기곰블루 7부 출산/육아 > 외출용품 > 포대기/처네'</li><li>'[현대백화점][에뜨와] (2종용띠)켄미배내저고리X로디양말세트 07R017001B [00001] 아이보리아이보리/3M 출산/육아 > 외출용품 > 포대기/처네'</li></ul>                                                                 |
| 3.0   | <ul><li>'의류용/슈즈용 네임스티커 화이트스티치 혼합형 의류용_컬러_의류용네임스티커Color여아리본_혼합형 출산/육아 > 외출용품 > 미아방지용품'</li><li>'의류용/슈즈용 네임스티커 화이트스티치 혼합형 신발용_슈즈용네임스티커애니멀_원형30 출산/육아 > 외출용품 > 미아방지용품'</li><li>'주문제작 미아방지 아기 포토 자동차 캐리어 네임택 에어팟 키링 어린이집 유치원 가방고리 아이돌 반려동물 열쇠고리 굿즈 베이직 더블팩_화이트_핑크 출산/육아 > 외출용품 > 미아방지용품'</li></ul>                                                                  |
| 5.0   | <ul><li>'Bebefit 베베핏 시그니처7 올인원 아기띠 패브릭 바구니+어깨침받이+가슴침받이세트 (선물 2종) 다크그레이 (사은품 2종) 출산/육아 > 외출용품 > 아기띠'</li><li>'베베핏x폴레드 시그니처7 올인원 아기띠 & 폴레드 에어러브 아기띠마스크 신생아 외출필수템 다크네이비_폴레드 에어러브 마스크_골든카멜 출산/육아 > 외출용품 > 아기띠'</li><li>'양털 아기 보낭 겉싸개 204539 유아 신생아 버건디9 출산/육아 > 외출용품 > 아기띠'</li></ul>                                                                               |
| 2.0   | <ul><li>'비비엔다 아기 후드 망토 블랭킷 아기띠 유모차 워머 바람막이 M(24개월 이상 추천)_하트꼼_다우니퍼(3~4주 소요) 출산/육아 > 외출용품 > 망토/워머'</li><li>'세인트돌 무지손토시 모카_FREE 출산/육아 > 외출용품 > 망토/워머'</li><li>'돗투돗 뽀글이 극세사 아기띠 워머 아기 망토 블랭킷 유모차 바람막이 담요 겨울 [겨울 추천]극세사_비비(아이보리) 출산/육아 > 외출용품 > 망토/워머'</li></ul>                                                                                                     |
| 0.0   | <ul><li>'기저귀가방 국민 기저귀 아기 가방 캔버스 가벼운 유모차 에코백 토트bag 옵션1(크로스끈없음)_블랙 출산/육아 > 외출용품 > 기저귀가방'</li><li>'리엘라 숄더백 기저귀가방 이너백 파우치 핑크 출산/육아 > 외출용품 > 기저귀가방'</li><li>'방수 건조 이중 지퍼 핸드백, 아기 기저귀 가방, 유모차 운반 팩, 여행 야외 보관 기저귀 포드 WB8-29 출산/육아 > 외출용품 > 기저귀가방'</li></ul>                                                                                                            |
| 1.0   | <ul><li>'별과모래 아기띠침받이7종 아기띠커버 에르고호환 힙시트 침패드 [별과모 아기띠침받이1세트-옐로우 출산/육아 > 외출용품 > 기타외출용품'</li><li>'미토 어린이킥보드 악세사리 유모차 컵홀더 바람개비 자전거벨 스트리머 킥보드인형 마이크로 21세기 호환 보호대 S 핑크 출산/육아 > 외출용품 > 기타외출용품'</li><li>'744854 Apollo Walker 소형 및 대형 애완동물 캐리어 백팩 틸 쿠션 백 서포트 안전장치 여행 하이킹 아웃도어용 Teal Black 출산/육아 > 외출용품 > 기타외출용품'</li></ul>                                               |
| 7.0   | <ul><li>'[이벤트]오로라x돗투돗 클라우드 퀄팅 휴대용 기저귀 패드 휴대용방수매트 기저귀 방수 매트.블루 출산/육아 > 외출용품 > 아기띠쿨러/패드'</li><li>'베베핏x폴레드 국민 기저귀가방 & 폴레드 에어러브3 도넛,주니어,에어마스트 에어쿨시트 딥브라운(썸머패키지)_주니어 밀키웨이 출산/육아 > 외출용품 > 아기띠쿨러/패드'</li><li>'베베핏x폴레드 국민 기저귀가방 & 폴레드 에어러브3 도넛,주니어,에어마스트 에어쿨시트 올리브베이지(썸머패키지)_주니어 피치크림 출산/육아 > 외출용품 > 아기띠쿨러/패드'</li></ul>                                                |
| 4.0   | <ul><li>'JRCuddles 아기 랩 캐리어 AirMesh - 신생아부터 최대 44파운드의 유아까지 - 캥거루 스타일로 운반하기 쉬운 어린이용 슬링 - 엄마와 아빠를 위한 경량 가 Beige Dark Blue 출산/육아 > 외출용품 > 슬링'</li><li>'Baby Wrap Carrier,Adjustable Baby Carrier Newborn to Toddler Original Stretchy Infant Sling, Perfect Blue 출산/육아 > 외출용품 > 슬링'</li><li>'Unbred 아기 캐리어 랩 통기성 슬링 인체공학 백팩 코튼 ## 파랑색 출산/육아 > 외출용품 > 슬링'</li></ul> |
| 6.0   | <ul><li>'에어룸 아기띠+침받이  출산/육아 > 외출용품 > 아기띠받침이'</li><li>'오가닉붐 빅도뜨 가슴 침받이 아이보리  출산/육아 > 외출용품 > 아기띠받침이'</li><li>'아기띠 앞보기전용 침받이 에르고 힙시트  출산/육아 > 외출용품 > 아기띠받침이'</li></ul>                                                                                                                                                                                             |
| 9.0   | <ul><li>'베이비소풍 해먹 사이드 힙시트 휴대용 영유아 외출용 베이지(기본스트랩) 출산/육아 > 외출용품 > 힙시트'</li><li>'아기 외출 바람막이 힙시트 유모차 방풍커버 포대기 스카이블루 퍼플 출산/육아 > 외출용품 > 힙시트'</li><li>'[베베핏]스마트 캐리어 아기띠  출산/육아 > 외출용품 > 힙시트'</li></ul>                                                                                                                                                                 |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 1.0      |

## 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_bc14")
# Run inference
preds = model("[에시앙]모데즈 유모차라이너+목쿠션 (디자인선택) 레몬 출산/육아 > 외출용품 > 기타외출용품")
```

<!--
### 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   | 14.5385 | 42  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0   | 70                    |
| 1.0   | 70                    |
| 2.0   | 70                    |
| 3.0   | 70                    |
| 4.0   | 70                    |
| 5.0   | 70                    |
| 6.0   | 20                    |
| 7.0   | 70                    |
| 8.0   | 70                    |
| 9.0   | 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0079  | 1    | 0.4929        | -               |
| 0.3937  | 50   | 0.4972        | -               |
| 0.7874  | 100  | 0.4631        | -               |
| 1.1811  | 150  | 0.0622        | -               |
| 1.5748  | 200  | 0.0077        | -               |
| 1.9685  | 250  | 0.0002        | -               |
| 2.3622  | 300  | 0.0001        | -               |
| 2.7559  | 350  | 0.0           | -               |
| 3.1496  | 400  | 0.0           | -               |
| 3.5433  | 450  | 0.0           | -               |
| 3.9370  | 500  | 0.0           | -               |
| 4.3307  | 550  | 0.0           | -               |
| 4.7244  | 600  | 0.0           | -               |
| 5.1181  | 650  | 0.0           | -               |
| 5.5118  | 700  | 0.0           | -               |
| 5.9055  | 750  | 0.0           | -               |
| 6.2992  | 800  | 0.0           | -               |
| 6.6929  | 850  | 0.0           | -               |
| 7.0866  | 900  | 0.0           | -               |
| 7.4803  | 950  | 0.0           | -               |
| 7.8740  | 1000 | 0.0           | -               |
| 8.2677  | 1050 | 0.0           | -               |
| 8.6614  | 1100 | 0.0           | -               |
| 9.0551  | 1150 | 0.0           | -               |
| 9.4488  | 1200 | 0.0           | -               |
| 9.8425  | 1250 | 0.0           | -               |
| 10.2362 | 1300 | 0.0           | -               |
| 10.6299 | 1350 | 0.0           | -               |
| 11.0236 | 1400 | 0.0           | -               |
| 11.4173 | 1450 | 0.0           | -               |
| 11.8110 | 1500 | 0.0           | -               |
| 12.2047 | 1550 | 0.0           | -               |
| 12.5984 | 1600 | 0.0           | -               |
| 12.9921 | 1650 | 0.0           | -               |
| 13.3858 | 1700 | 0.0           | -               |
| 13.7795 | 1750 | 0.0           | -               |
| 14.1732 | 1800 | 0.0           | -               |
| 14.5669 | 1850 | 0.0           | -               |
| 14.9606 | 1900 | 0.0           | -               |
| 15.3543 | 1950 | 0.0           | -               |
| 15.7480 | 2000 | 0.0           | -               |
| 16.1417 | 2050 | 0.0           | -               |
| 16.5354 | 2100 | 0.0           | -               |
| 16.9291 | 2150 | 0.0           | -               |
| 17.3228 | 2200 | 0.0           | -               |
| 17.7165 | 2250 | 0.0           | -               |
| 18.1102 | 2300 | 0.0           | -               |
| 18.5039 | 2350 | 0.0           | -               |
| 18.8976 | 2400 | 0.0           | -               |
| 19.2913 | 2450 | 0.0           | -               |
| 19.6850 | 2500 | 0.0           | -               |
| 20.0787 | 2550 | 0.0           | -               |
| 20.4724 | 2600 | 0.0           | -               |
| 20.8661 | 2650 | 0.0           | -               |
| 21.2598 | 2700 | 0.0           | -               |
| 21.6535 | 2750 | 0.0           | -               |
| 22.0472 | 2800 | 0.0           | -               |
| 22.4409 | 2850 | 0.0           | -               |
| 22.8346 | 2900 | 0.0           | -               |
| 23.2283 | 2950 | 0.0           | -               |
| 23.6220 | 3000 | 0.0           | -               |
| 24.0157 | 3050 | 0.0           | -               |
| 24.4094 | 3100 | 0.0           | -               |
| 24.8031 | 3150 | 0.0           | -               |
| 25.1969 | 3200 | 0.0           | -               |
| 25.5906 | 3250 | 0.0           | -               |
| 25.9843 | 3300 | 0.0           | -               |
| 26.3780 | 3350 | 0.0           | -               |
| 26.7717 | 3400 | 0.0           | -               |
| 27.1654 | 3450 | 0.0           | -               |
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| 27.9528 | 3550 | 0.0           | -               |
| 28.3465 | 3600 | 0.0           | -               |
| 28.7402 | 3650 | 0.0           | -               |
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### 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}
}
```

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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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