dejasi5459/clip-fashionAssign-embeddings-akash

SentenceTransformer based on sentence-transformers/clip-ViT-L-14

This is a sentence-transformers model finetuned from sentence-transformers/clip-ViT-L-14 on the fashion-product-images-small dataset. It maps sentences & paragraphs to a None-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.

Model Details

Model Description

• Model Type: Sentence Transformer
• Base model: sentence-transformers/clip-ViT-L-14
• Maximum Sequence Length: None tokens
• Output Dimensionality: None dimensions
• Similarity Function: Cosine Similarity
• Training Dataset:
  • fashion-product-images-small

Model Sources

• Documentation: Sentence Transformers Documentation
• Repository: Sentence Transformers on GitHub
• Hugging Face: Sentence Transformers on Hugging Face

Full Model Architecture

SentenceTransformer(
  (0): CLIPModel()
)

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("dejasi5459/clip-fashionAssign-embeddings-akash")
# Run inference
sentences = [
    'Men , Accessories , Belts , Belts , Blue , Summer , Casual , United Colors of Benetton Men Stripes Blue Belts',
    'Women , Ties and Cufflinks , Spring , Smart Casual',
    'Women , Duffel Bag , Fall , Smart Casual',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 1024]

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]

Evaluation

Metrics

Triplet

• Datasets: yt-title-thumbnail-train, yt-title-thumbnail-valid, yt-title-thumbnail-train and yt-title-thumbnail-valid
• Evaluated with TripletEvaluator

Metric	yt-title-thumbnail-train	yt-title-thumbnail-valid
cosine_accuracy	0.5	0.39

Training Details

Training Dataset

fashion-product-images-small

• Dataset: fashion-product-images-small at b19f176
• Size: 44,419 training samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	PIL.PngImagePlugin.PngImageFile	string	string
  details		min: 20 tokens mean: 24.38 tokens max: 42 tokens	min: 9 tokens mean: 10.36 tokens max: 14 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  	Men , Apparel , Topwear , Tshirts , Blue , Summer , Casual , Mr.Men Men's Just Mediating Mr.Lazy Blue T-shirt	Women , Jeans , Spring , Smart Casual
  	Women , Accessories , Bags , Handbags , Pink , Summer , Casual , Be For Bag Women Zoli White & Pink Bag	Men , Clutches , Fall , Smart Casual
  	Women , Apparel , Dress , Dresses , Black , Fall , Casual , United Colors of Benetton Women Black Dress	Men , Cushion Covers , Spring , Smart Casual

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Evaluation Dataset

fashion-product-images-small

• Dataset: fashion-product-images-small at b19f176
• Size: 44,419 evaluation samples
• Columns: anchor, positive, and negative
• Approximate statistics based on the first 1000 samples:

  	anchor	positive	negative
  type	PIL.PngImagePlugin.PngImageFile	string	string
  details		min: 19 tokens mean: 24.31 tokens max: 39 tokens	min: 9 tokens mean: 10.33 tokens max: 14 tokens

• Samples:

  anchor	positive	negative
  	Unisex , Footwear , Shoes , Sports Shoes , White , Summer , Casual , ADIDAS Unisex White Shoes	Unisex , Shoe Accessories , Spring , Travel
  	Men , Footwear , Shoes , Formal Shoes , Brown , Fall , Formal , Fortune Men Brown Formal Shoes	Women , Concealer , Winter , Home
  	Women , Footwear , Flip Flops , Flip Flops , Pink , Winter , Casual , iPanema Women Pink Flip Flops	Men , Shapewear , Fall , Smart Casual

• Loss: MultipleNegativesRankingLoss with these parameters:

  {
      "scale": 20.0,
      "similarity_fct": "cos_sim"
  }
  

Training Hyperparameters

Non-Default Hyperparameters

• eval_strategy: epoch
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 32
• learning_rate: 0.0001
• num_train_epochs: 10

All Hyperparameters

Click to expand

• overwrite_output_dir: False
• do_predict: False
• eval_strategy: epoch
• prediction_loss_only: True
• per_device_train_batch_size: 32
• per_device_eval_batch_size: 32
• per_gpu_train_batch_size: None
• per_gpu_eval_batch_size: None
• gradient_accumulation_steps: 1
• eval_accumulation_steps: None
• torch_empty_cache_steps: None
• learning_rate: 0.0001
• weight_decay: 0.0
• adam_beta1: 0.9
• adam_beta2: 0.999
• adam_epsilon: 1e-08
• max_grad_norm: 1.0
• num_train_epochs: 10
• max_steps: -1
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_kwargs: {}
• warmup_ratio: 0.0
• warmup_steps: 0
• log_level: passive
• log_level_replica: warning
• log_on_each_node: True
• logging_nan_inf_filter: True
• save_safetensors: True
• save_on_each_node: False
• save_only_model: False
• restore_callback_states_from_checkpoint: False
• no_cuda: False
• use_cpu: False
• use_mps_device: False
• seed: 42
• data_seed: None
• jit_mode_eval: False
• use_ipex: False
• bf16: False
• fp16: False
• fp16_opt_level: O1
• half_precision_backend: auto
• bf16_full_eval: False
• fp16_full_eval: False
• tf32: None
• local_rank: 0
• ddp_backend: None
• tpu_num_cores: None
• tpu_metrics_debug: False
• debug: []
• dataloader_drop_last: False
• dataloader_num_workers: 0
• dataloader_prefetch_factor: None
• past_index: -1
• disable_tqdm: False
• remove_unused_columns: True
• label_names: None
• load_best_model_at_end: False
• ignore_data_skip: False
• fsdp: []
• fsdp_min_num_params: 0
• fsdp_config: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
• fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap: None
• accelerator_config: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
• deepspeed: None
• label_smoothing_factor: 0.0
• optim: adamw_torch
• optim_args: None
• adafactor: False
• group_by_length: False
• length_column_name: length
• ddp_find_unused_parameters: None
• ddp_bucket_cap_mb: None
• ddp_broadcast_buffers: False
• dataloader_pin_memory: True
• dataloader_persistent_workers: False
• skip_memory_metrics: True
• use_legacy_prediction_loop: False
• push_to_hub: False
• resume_from_checkpoint: None
• hub_model_id: None
• hub_strategy: every_save
• hub_private_repo: None
• hub_always_push: False
• gradient_checkpointing: False
• gradient_checkpointing_kwargs: None
• include_inputs_for_metrics: False
• include_for_metrics: []
• eval_do_concat_batches: True
• fp16_backend: auto
• push_to_hub_model_id: None
• push_to_hub_organization: None
• mp_parameters:
• auto_find_batch_size: False
• full_determinism: False
• torchdynamo: None
• ray_scope: last
• ddp_timeout: 1800
• torch_compile: False
• torch_compile_backend: None
• torch_compile_mode: None
• dispatch_batches: None
• split_batches: None
• include_tokens_per_second: False
• include_num_input_tokens_seen: False
• neftune_noise_alpha: None
• optim_target_modules: None
• batch_eval_metrics: False
• eval_on_start: False
• use_liger_kernel: False
• eval_use_gather_object: False
• average_tokens_across_devices: False
• prompts: None
• batch_sampler: batch_sampler
• multi_dataset_batch_sampler: proportional

Training Logs

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Epoch	Step	Training Loss	Validation Loss	yt-title-thumbnail-train_cosine_accuracy	yt-title-thumbnail-valid_cosine_accuracy
0	0	-	-	0.5	0.39
0.0009	1	4.2133	-	-	-
0.0018	2	3.7836	-	-	-
0.0027	3	3.6471	-	-	-
0.0036	4	3.6045	-	-	-
0.0045	5	3.6353	-	-	-
0.0054	6	3.5602	-	-	-
0.0063	7	3.6107	-	-	-
0.0072	8	3.5742	-	-	-
0.0081	9	3.573	-	-	-
0.0090	10	3.5415	-	-	-
0.0099	11	3.5326	-	-	-
0.0108	12	3.6058	-	-	-
0.0117	13	3.6105	-	-	-
0.0126	14	3.5413	-	-	-
0.0135	15	3.5364	-	-	-
0.0144	16	3.5296	-	-	-
0.0153	17	3.5354	-	-	-
0.0162	18	3.5232	-	-	-
0.0171	19	3.5678	-	-	-
0.0180	20	3.5897	-	-	-
0.0189	21	3.5518	-	-	-
0.0198	22	3.5479	-	-	-
0.0207	23	3.556	-	-	-
0.0216	24	3.5678	-	-	-
0.0225	25	3.5169	-	-	-
0.0234	26	3.5253	-	-	-
0.0243	27	3.562	-	-	-
0.0252	28	3.5313	-	-	-
0.0261	29	3.5213	-	-	-
0.0270	30	3.5392	-	-	-
0.0279	31	3.524	-	-	-
0.0288	32	3.5349	-	-	-
0.0297	33	3.5194	-	-	-
0.0306	34	3.517	-	-	-
0.0315	35	3.5261	-	-	-
0.0324	36	3.5057	-	-	-
0.0333	37	3.5038	-	-	-
0.0342	38	3.5314	-	-	-
0.0351	39	3.5075	-	-	-
0.0360	40	3.518	-	-	-
0.0369	41	3.5182	-	-	-
0.0378	42	3.5307	-	-	-
0.0387	43	3.5295	-	-	-
0.0396	44	3.5189	-	-	-
0.0405	45	3.5297	-	-	-
0.0414	46	3.5043	-	-	-
0.0423	47	3.5249	-	-	-
0.0432	48	3.5125	-	-	-
0.0441	49	3.535	-	-	-
0.0450	50	3.511	-	-	-
0.0459	51	3.5613	-	-	-
0.0468	52	3.5276	-	-	-
0.0477	53	3.5119	-	-	-
0.0486	54	3.5103	-	-	-
0.0495	55	3.5061	-	-	-
0.0504	56	3.5083	-	-	-
0.0513	57	3.5014	-	-	-
0.0522	58	3.5054	-	-	-
0.0531	59	3.5126	-	-	-
0.0540	60	3.5205	-	-	-
0.0549	61	3.5284	-	-	-
0.0558	62	3.5041	-	-	-
0.0567	63	3.5055	-	-	-
0.0576	64	3.5075	-	-	-
0.0585	65	3.4999	-	-	-
0.0594	66	3.5049	-	-	-
0.0603	67	3.5208	-	-	-
0.0612	68	3.5222	-	-	-
0.0621	69	3.5052	-	-	-
0.0630	70	3.5012	-	-	-
0.0639	71	3.5136	-	-	-
0.0648	72	3.5255	-	-	-
0.0657	73	3.5029	-	-	-
0.0666	74	3.5159	-	-	-
0.0675	75	3.5041	-	-	-
0.0684	76	3.5071	-	-	-
0.0693	77	3.4931	-	-	-
0.0702	78	3.4982	-	-	-
0.0711	79	3.5054	-	-	-
0.0720	80	3.5052	-	-	-
0.0729	81	3.5073	-	-	-
0.0738	82	3.4876	-	-	-
0.0747	83	3.4899	-	-	-
0.0756	84	3.5153	-	-	-
0.0765	85	3.499	-	-	-
0.0774	86	3.4912	-	-	-
0.0783	87	3.5025	-	-	-
0.0792	88	3.4957	-	-	-
0.0801	89	3.4888	-	-	-
0.0810	90	3.5049	-	-	-
0.0819	91	3.5197	-	-	-
0.0828	92	3.5	-	-	-
0.0837	93	3.4983	-	-	-
0.0846	94	3.4888	-	-	-
0.0855	95	3.5049	-	-	-
0.0864	96	3.4963	-	-	-
0.0873	97	3.4921	-	-	-
0.0882	98	3.5154	-	-	-
0.0891	99	3.4972	-	-	-
0.0900	100	3.4893	-	-	-
0.0909	101	3.501	-	-	-
0.0918	102	3.4966	-	-	-
0.0927	103	3.4931	-	-	-
0.0936	104	3.4918	-	-	-
0.0945	105	3.4929	-	-	-
0.0954	106	3.4927	-	-	-
0.0963	107	3.4964	-	-	-
0.0972	108	3.5097	-	-	-
0.0981	109	3.5198	-	-	-
0.0990	110	3.5273	-	-	-
0.0999	111	3.5023	-	-	-
0.1008	112	3.4999	-	-	-
0.1017	113	3.507	-	-	-
0.1026	114	3.4882	-	-	-
0.1035	115	3.4897	-	-	-
0.1044	116	3.5037	-	-	-
0.1053	117	3.4941	-	-	-
0.1062	118	3.4965	-	-	-
0.1071	119	3.4906	-	-	-
0.1080	120	3.4772	-	-	-
0.1089	121	3.5019	-	-	-
0.1098	122	3.5118	-	-	-
0.1107	123	3.5269	-	-	-
0.1116	124	3.4942	-	-	-
0.1125	125	3.4934	-	-	-
0.1134	126	3.4942	-	-	-
0.1143	127	3.4927	-	-	-
0.1152	128	3.5079	-	-	-
0.1161	129	3.4861	-	-	-
0.1170	130	3.4848	-	-	-
0.1179	131	3.4948	-	-	-
0.1188	132	3.489	-	-	-
0.1197	133	3.4839	-	-	-
0.1206	134	3.4953	-	-	-
0.1215	135	3.4895	-	-	-
0.1224	136	3.4897	-	-	-
0.1233	137	3.487	-	-	-
0.1242	138	3.4845	-	-	-
0.1251	139	3.4891	-	-	-
0.1260	140	3.4861	-	-	-
0.1269	141	3.4819	-	-	-
0.1278	142	3.4827	-	-	-
0.1287	143	3.4941	-	-	-
0.1296	144	3.5112	-	-	-
0.1305	145	3.4866	-	-	-
0.1314	146	3.482	-	-	-
0.1323	147	3.4832	-	-	-
0.1332	148	3.4818	-	-	-
0.1341	149	3.4905	-	-	-
0.1350	150	3.4825	-	-	-
0.1359	151	3.4928	-	-	-
0.1368	152	3.4824	-	-	-
0.1377	153	3.4893	-	-	-
0.1386	154	3.4905	-	-	-
0.1395	155	3.492	-	-	-
0.1404	156	3.4889	-	-	-
0.1413	157	3.4906	-	-	-
0.1422	158	3.4912	-	-	-
0.1431	159	3.4834	-	-	-
0.1440	160	3.482	-	-	-
0.1449	161	3.4895	-	-	-
0.1458	162	3.4841	-	-	-
0.1467	163	3.4868	-	-	-
0.1476	164	3.4803	-	-	-
0.1485	165	3.4783	-	-	-
0.1494	166	3.4934	-	-	-
0.1503	167	3.4886	-	-	-
0.1512	168	3.4833	-	-	-
0.1521	169	3.4826	-	-	-
0.1530	170	3.4767	-	-	-
0.1539	171	3.4847	-	-	-
0.1548	172	3.4859	-	-	-
0.1557	173	3.4827	-	-	-
0.1566	174	3.4898	-	-	-
0.1575	175	3.4811	-	-	-
0.1584	176	3.4789	-	-	-
0.1593	177	3.4845	-	-	-
0.1602	178	3.4944	-	-	-
0.1611	179	3.4819	-	-	-
0.1620	180	3.4846	-	-	-
0.1629	181	3.4936	-	-	-
0.1638	182	3.4862	-	-	-
0.1647	183	3.4755	-	-	-
0.1656	184	3.4947	-	-	-
0.1665	185	3.4846	-	-	-
0.1674	186	3.4922	-	-	-
0.1683	187	3.4818	-	-	-
0.1692	188	3.4883	-	-	-
0.1701	189	3.4814	-	-	-
0.1710	190	3.484	-	-	-
0.1719	191	3.4841	-	-	-
0.1728	192	3.4866	-	-	-
0.1737	193	3.4888	-	-	-
0.1746	194	3.4809	-	-	-
0.1755	195	3.488	-	-	-
0.1764	196	3.4872	-	-	-
0.1773	197	3.485	-	-	-
0.1782	198	3.4795	-	-	-
0.1791	199	3.4823	-	-	-
0.1800	200	3.4735	-	-	-
0.1809	201	3.4813	-	-	-
0.1818	202	3.481	-	-	-
0.1827	203	3.4832	-	-	-
0.1836	204	3.4788	-	-	-
0.1845	205	3.4823	-	-	-
0.1854	206	3.485	-	-	-
0.1863	207	3.4864	-	-	-
0.1872	208	3.4806	-	-	-
0.1881	209	3.478	-	-	-
0.1890	210	3.4911	-	-	-
0.1899	211	3.4856	-	-	-
0.1908	212	3.4798	-	-	-
0.1917	213	3.4755	-	-	-
0.1926	214	3.4768	-	-	-
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Citation

BibTeX

Sentence Transformers

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    author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
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