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mini1013
/
master_cate_bt_top5_test

Text Classification
setfit
Safetensors
sentence-transformers
roberta
generated_from_setfit_trainer
Eval Results
Model card Files Community
master_cate_bt_top5_test / README.md
mini1013's picture
mini1013
Push model using huggingface_hub.
bd2a044 verified
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31.4 kB
metadata
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: >-
      [7월/롯데단독] 엉크르 드 뽀 쿠션 리필 듀오 세트(+립 미니어처+파데5ml) 20호_35호 LotteOn > 백화점 > 뷰티 >
      상단 배너 (Mobile) LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 쿠션/팩트
  - text: >-
      [기획]블랙쿠션 리뉴얼 리필 듀오 21N1_23N1 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머
      LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머
  - text: >-
      랑콤 비비크림 spf50 50ml 0.1kg 1팩 솔에일 브론저 선 비비 선  (#M)SSG.COM/헤어/바디/세정/입욕용품/비누
      ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 세정/입욕용품 > 비누
  - text: >-
      (1+1) 더샘 커버 퍼펙션 팟 컨실러 4g (당일발송) MinSellAmount (#M)화장품/향수>베이스메이크업>컨실러
      Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 베이스메이크업 > 컨실러
  - text: >-
      헤라 메이크업픽서 110ml × 4개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>메이크업픽서 Coupang > 뷰티 > 메이크업
      > 베이스 메이크업 > 메이크업픽서
inference: true
model-index:
  - name: SetFit with mini1013/master_domain
    results:
      - task:
          type: text-classification
          name: Text Classification
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          name: Unknown
          type: unknown
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          - type: accuracy
            value: 0.6730190571715146
            name: Accuracy

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:

  1. Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
  2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

Model Details

Model Description

Model Sources

Model Labels

Label Examples
6
  • '글램 업 메이크업 픽서 100ml 글램 업 메이크업 하이라이터 7g LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머'
  • '달바 블랑 드 런웨이 올데이 세럼 메이크업 픽서 80ml × 1개 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 하이라이터 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 하이라이터'
  • '메이블린 마스터 픽서 메이크업 리무버 펜 3ml ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 클렌징 > 클렌징워터 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 클렌징 > 클렌징워터'
2
  • '데이지크 프로 컨실러 팔레트 9g 01 커버 (#M)위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > BB크림 위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > BB크림'
  • '블레미쉬커버 퍼프 7매입 세트 (#M)뷰티>화장품/향수>미용소품>퍼프/스폰지/브러쉬 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 미용소품 > 퍼프/스폰지/브러쉬'
  • '동성제약 메디커버 DHA 펜 10퍼센트(보통 피부색) (#M)11st>메이크업>페이스메이크업>메이크업베이스 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 메이크업베이스'
5
  • '헤라 하이드레이팅 래디언스 프라이머 35ml (#M)11st>남성화장품>남성크림>남성크림 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성크림 > 남성크림'
  • '맥 라이트풀 C+ 코랄 그라스 틴티드 프라이머 (#M)11st>메이크업>페이스메이크업>프라이머 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 프라이머'
  • '코드글로컬러 엠.하이드로 프라이머 기획 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우'
0
  • '스웨거 페이스 터미네이터 올인원 비비 크림 SPF 50+ PA+++ 스웨거 페이스 터미네이터 × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성메이크업>베이스메이크업 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성메이크업 > 베이스메이크업'
  • '인셀덤 원빈화장품 엑티브크림EX 외 전제품 선택 데일리 아쿠아 비비크림30g (#M)홈>화장품/미용>스킨케어>화장품세트 Naverstore > 화장품/미용 > 스킨케어 > 화장품세트'
  • 'AHC 프리미엄 인텐스 컨튜어밤 10ml 2개 MinSellAmount (#M)스마일배송 홈>뷰티>메이크업/선케어>베이스메이크업 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 베이스메이크업 > BB크림/톤업크림'
4
  • '[SSG-단독]블랙쿠션 리뉴얼 리필 듀오 17N1_17C1 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 파운데이션;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 쿠션파운데이션;신세계백화점/메이크업/베이스메이크업/쿠션파운데이션;(#M)SSG.COM/메이크업/베이스메이크업/쿠션파운데이션 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업'
  • '라네즈 맨즈 그루밍 네오 쿠션 매트 SPF42 PA++ 15g (옵션)+남성크림스킨 25ml 4개 증정 23C 쿨 샌드 (#M)화장품/향수>베이스메이크업>파운데이션 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 베이스메이크업 > 파운데이션'
  • '아이오페 에어쿠션 스킨핏 톤업 15g x 2 단일상품 (#M)화장품/향수>베이스메이크업>파운데이션 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 베이스메이크업 > 파운데이션'
1
  • '[특별] 톤업 프라이머 쿠션 세트 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 프라이머 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 프라이머'
  • '[한스킨] 핑크물밤(톤업팩트) 2개 세트 본품*2_[B0008449] (#M)11st>메이크업>페이스메이크업>파운데이션 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 파운데이션'
  • '[2특별] NEW 래디언트 파운데이션 세트(+컨실러 정품+키트 2종) 110 알라바스터 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 메이크업 > 파운데이션 LotteOn > 뷰티 > 베이스메이크업 > 파운데이션'
3
  • '[본사직영] 래디언스 팩트 SPF27/PA++ (바닐라) 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨/토너;위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업;위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립글로즈;위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록 > 선크림/선블록;위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업;(#M)위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 쿠션팩트 위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선크림/선블록'
  • '[AK PLAZA][DIOR] 캡춰 토탈 퍼펙션 앤 유쓰 래디언스 루스 파우더 단일상품 (#M)홈>화장품/미용>향수>향수세트 Naverstore > 화장품/미용 > 향수 > 향수세트'
  • '설화수 NEW 진설파우더팩트 리필 23N1 (#M)화장품/향수>스킨케어>에센스/세럼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 에센스/세럼'

Evaluation

Metrics

Label Accuracy
all 0.6730

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

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bt_top5_test")
# Run inference
preds = model("헤라 메이크업픽서 110ml × 4개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>메이크업픽서 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 메이크업픽서")

Training Details

Training Set Metrics

Training set Min Median Max
Word count 12 24.3657 87
Label Training Sample Count
0 50
1 50
2 50
3 50
4 50
5 50
6 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
0.0018 1 0.4623 -
0.0914 50 0.4618 -
0.1828 100 0.4384 -
0.2742 150 0.4275 -
0.3656 200 0.3889 -
0.4570 250 0.3422 -
0.5484 300 0.3055 -
0.6399 350 0.2795 -
0.7313 400 0.2616 -
0.8227 450 0.252 -
0.9141 500 0.2394 -
1.0055 550 0.2274 -
1.0969 600 0.2154 -
1.1883 650 0.2031 -
1.2797 700 0.197 -
1.3711 750 0.1768 -
1.4625 800 0.1752 -
1.5539 850 0.1631 -
1.6453 900 0.1513 -
1.7367 950 0.1368 -
1.8282 1000 0.1354 -
1.9196 1050 0.1235 -
2.0110 1100 0.1113 -
2.1024 1150 0.1015 -
2.1938 1200 0.084 -
2.2852 1250 0.0598 -
2.3766 1300 0.0472 -
2.4680 1350 0.0382 -
2.5594 1400 0.032 -
2.6508 1450 0.0212 -
2.7422 1500 0.0082 -
2.8336 1550 0.0046 -
2.9250 1600 0.0025 -
3.0165 1650 0.0014 -
3.1079 1700 0.0007 -
3.1993 1750 0.0003 -
3.2907 1800 0.0002 -
3.3821 1850 0.0008 -
3.4735 1900 0.0011 -
3.5649 1950 0.0011 -
3.6563 2000 0.0003 -
3.7477 2050 0.0001 -
3.8391 2100 0.0001 -
3.9305 2150 0.0001 -
4.0219 2200 0.0002 -
4.1133 2250 0.0001 -
4.2048 2300 0.0001 -
4.2962 2350 0.0002 -
4.3876 2400 0.0001 -
4.4790 2450 0.0 -
4.5704 2500 0.0002 -
4.6618 2550 0.0001 -
4.7532 2600 0.0 -
4.8446 2650 0.0 -
4.9360 2700 0.0028 -
5.0274 2750 0.0031 -
5.1188 2800 0.0023 -
5.2102 2850 0.0002 -
5.3016 2900 0.0002 -
5.3931 2950 0.0001 -
5.4845 3000 0.0 -
5.5759 3050 0.0001 -
5.6673 3100 0.0002 -
5.7587 3150 0.0001 -
5.8501 3200 0.0 -
5.9415 3250 0.0001 -
6.0329 3300 0.0002 -
6.1243 3350 0.0 -
6.2157 3400 0.0001 -
6.3071 3450 0.0003 -
6.3985 3500 0.0009 -
6.4899 3550 0.0009 -
6.5814 3600 0.0009 -
6.6728 3650 0.0003 -
6.7642 3700 0.0002 -
6.8556 3750 0.0 -
6.9470 3800 0.0 -
7.0384 3850 0.0 -
7.1298 3900 0.0 -
7.2212 3950 0.0 -
7.3126 4000 0.0 -
7.4040 4050 0.0 -
7.4954 4100 0.0 -
7.5868 4150 0.0 -
7.6782 4200 0.0 -
7.7697 4250 0.0003 -
7.8611 4300 0.0 -
7.9525 4350 0.0 -
8.0439 4400 0.0 -
8.1353 4450 0.0 -
8.2267 4500 0.0 -
8.3181 4550 0.0 -
8.4095 4600 0.0 -
8.5009 4650 0.0 -
8.5923 4700 0.0 -
8.6837 4750 0.0 -
8.7751 4800 0.0 -
8.8665 4850 0.0 -
8.9580 4900 0.0 -
9.0494 4950 0.0 -
9.1408 5000 0.0 -
9.2322 5050 0.0 -
9.3236 5100 0.0 -
9.4150 5150 0.0 -
9.5064 5200 0.0 -
9.5978 5250 0.0 -
9.6892 5300 0.0 -
9.7806 5350 0.0 -
9.8720 5400 0.0 -
9.9634 5450 0.0 -
10.0548 5500 0.0 -
10.1463 5550 0.0011 -
10.2377 5600 0.0066 -
10.3291 5650 0.0048 -
10.4205 5700 0.0088 -
10.5119 5750 0.0071 -
10.6033 5800 0.0054 -
10.6947 5850 0.0029 -
10.7861 5900 0.0028 -
10.8775 5950 0.0014 -
10.9689 6000 0.0008 -
11.0603 6050 0.0001 -
11.1517 6100 0.0001 -
11.2431 6150 0.0 -
11.3346 6200 0.0 -
11.4260 6250 0.0 -
11.5174 6300 0.0 -
11.6088 6350 0.0 -
11.7002 6400 0.0007 -
11.7916 6450 0.0 -
11.8830 6500 0.0002 -
11.9744 6550 0.0 -
12.0658 6600 0.0 -
12.1572 6650 0.0 -
12.2486 6700 0.0 -
12.3400 6750 0.0 -
12.4314 6800 0.0 -
12.5229 6850 0.0 -
12.6143 6900 0.0 -
12.7057 6950 0.0 -
12.7971 7000 0.0 -
12.8885 7050 0.0 -
12.9799 7100 0.0 -
13.0713 7150 0.0 -
13.1627 7200 0.0 -
13.2541 7250 0.0 -
13.3455 7300 0.0 -
13.4369 7350 0.0 -
13.5283 7400 0.0 -
13.6197 7450 0.0 -
13.7112 7500 0.0 -
13.8026 7550 0.0 -
13.8940 7600 0.0 -
13.9854 7650 0.0 -
14.0768 7700 0.0 -
14.1682 7750 0.0024 -
14.2596 7800 0.0026 -
14.3510 7850 0.0039 -
14.4424 7900 0.0022 -
14.5338 7950 0.0008 -
14.6252 8000 0.0002 -
14.7166 8050 0.0003 -
14.8080 8100 0.0 -
14.8995 8150 0.0 -
14.9909 8200 0.0 -
15.0823 8250 0.0 -
15.1737 8300 0.0 -
15.2651 8350 0.0 -
15.3565 8400 0.0 -
15.4479 8450 0.0 -
15.5393 8500 0.0 -
15.6307 8550 0.0 -
15.7221 8600 0.0 -
15.8135 8650 0.0 -
15.9049 8700 0.0 -
15.9963 8750 0.0 -
16.0878 8800 0.0 -
16.1792 8850 0.0 -
16.2706 8900 0.0 -
16.3620 8950 0.0 -
16.4534 9000 0.0 -
16.5448 9050 0.0 -
16.6362 9100 0.0 -
16.7276 9150 0.0 -
16.8190 9200 0.0 -
16.9104 9250 0.0 -
17.0018 9300 0.0 -
17.0932 9350 0.0 -
17.1846 9400 0.0 -
17.2761 9450 0.0 -
17.3675 9500 0.0 -
17.4589 9550 0.0 -
17.5503 9600 0.0 -
17.6417 9650 0.0 -
17.7331 9700 0.0 -
17.8245 9750 0.0 -
17.9159 9800 0.0 -
18.0073 9850 0.0 -
18.0987 9900 0.0 -
18.1901 9950 0.0 -
18.2815 10000 0.0 -
18.3729 10050 0.0 -
18.4644 10100 0.0 -
18.5558 10150 0.0 -
18.6472 10200 0.0 -
18.7386 10250 0.0 -
18.8300 10300 0.0 -
18.9214 10350 0.0 -
19.0128 10400 0.0 -
19.1042 10450 0.0 -
19.1956 10500 0.0 -
19.2870 10550 0.0 -
19.3784 10600 0.0 -
19.4698 10650 0.0 -
19.5612 10700 0.0 -
19.6527 10750 0.0 -
19.7441 10800 0.0 -
19.8355 10850 0.0 -
19.9269 10900 0.0 -
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20.1097 11000 0.0 -
20.2011 11050 0.0 -
20.2925 11100 0.0 -
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20.4753 11200 0.0 -
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20.6581 11300 0.0 -
20.7495 11350 0.0 -
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20.9324 11450 0.0 -
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Framework Versions

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  • Sentence Transformers: 3.3.1
  • Transformers: 4.44.2
  • PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
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  • Tokenizers: 0.19.1

Citation

BibTeX 

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    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
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    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
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