mini1013/master_item_top_bt7

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 Type: SetFit
• Sentence Transformer body: mini1013/master_domain
• Classification head: a LogisticRegression instance
• Maximum Sequence Length: 512 tokens
• Number of Classes: 12 classes

Model Sources

• Repository: SetFit on GitHub
• Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
• Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
9	'스타 릿 파우더 12 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업' '[네이처리퍼블릭] NEW & BEST 아이라이너/팔레트/틴트/쿠션 외 컬러 블라썸 멀티 블렌딩 팔레트_01모던브라운 NE0296 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>메이크업>치크/하이라이터>치크/블러셔;11st > 뷰티 > 메이크업 > 치크/하이라이터 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업' '[한정] 체리 아이 컬러 쿼드 체리 스모크 (#M)DepartmentSsgTOM FORD>MAKEUP>EYES DepartmentSsg > 명품화장품 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우/글리터/팔레트'
7	'아쿠아 레지스트 컬러 펜슬 6.06 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우' "MD's PICK 클클 베스트 특가템!클리오/페리페라/구달/더마토리/힐링버드 ~53% 029.[NEW COLOR]잉크 씬씬 펜슬라이너_002카카오브라운_해당사항없음 11st>메이크업>립메이크업>립틴트;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>립/치크메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 립/치크메이크업" '아쿠아 레지스트 펜슬 03 화장품/향수>색조메이크업>립스틱;(#M)화장품/향수>색조메이크업>아이섀도 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 아이섀도'
1	'[기획]NEW 센슈얼 파우더 매트 리퀴드 듀오 169호 서울 체리_353호 언드레스드 신세계백화점/메이크업/립메이크업/립틴트;(#M)SSG.COM/메이크업/립메이크업/립틴트 LOREAL > DepartmentSsg > 슈에무라 > Generic > 파운데이션' '[~25%묶음+T11%]에뛰드 선물하기 최대 60%(플레이컬러아이즈/팔레트/로아커/플레이톤) 24.픽싱틴트_11호 로즈블렌딩_651000181 11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st Hour Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업' '페리페라 잉크 더 벨벳(AD) 025 누디빛밤 (#M)위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립틴트 위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립틴트'
6	'[최대20%＋묶음~20%] 삐아＆어바웃톤 NEW블러셔 벨벳틴트/지적/파우더팩트/치크/섀도우/오토젤라이너 NEW 어바웃톤 플러피 웨어 블러셔_AT.05 데일리코랄_선택없음 쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업;(#M)11st>메이크업>아이메이크업>아이라이너 11st > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이라이너' '디올스킨 미네랄 누드 글로우 002 핑크 티즈 LotteOn > 뷰티 > 베이스메이크업 > 팩트 LotteOn > 뷰티 > 베이스메이크업 > 팩트' 'Giorgio 아르마니 조르지오 아르마니 ABLUSH 프로페셔널 리퀴드 페이스 BLUSH COLOR 30 피치 DR2512 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 블러셔 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 블러셔'
5	'[눙크] 키스미 히로인메이크 롱앤컬마스카라EX ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라' '랑콤 파리 하이노즈 스타 마스카라 01 느와르 미드나잇 6.5g/0.23Oz NEW IN BOX (#M)SSG.COM/메이크업/아이메이크업/마스카라 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라' '[2개선택]이니스프리 꼼꼼마스카라/롱롱/짱짱/픽서카라/아이라이너 이니스프리_스키니꼼꼼카라ZERO 1호 블랙_이니스프리_스키니 롱롱카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'
8	'NEW 내추럴 브라우 쉐이퍼 뉴트럴 브라운 LOREAL > DepartmentLotteOn > 랑콤 > Generic > 립스틱;LOREAL > DepartmentLotteOn > 메이블린 > Generic > 마스카라 LOREAL > DepartmentLotteOn > 메이블린 > Generic > 마스카라' 'NEW 내추럴 브라우 쉐이퍼 에스프레소 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립글로스 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립글로스' '스키니 꼼꼼카라 Zero(워터프루프) 1호 블랙 3개 납작 아이브로우 펜슬 3호 꿈꾸는 새벽녘 그레이 3개 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'
4	'3CE SLIM VELVET LIP COLOR 슬림 벨벳 립 컬러 COTTON UP_FRE 화장품/향수>립케어/블러셔>립스틱;(#M)화장품/향수>색조메이크업>립스틱 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 립스틱' '[입생로랑][6월] 캔디 글레이즈 컬러밤 듀오 세트(+벨벳 립 파우치) 12호_12호 (#M)11st>메이크업>립메이크업>립밤 11st > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업' '아르마니 립파워 롱래스팅 새틴 립스틱 104 SELFLESS In Bo LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'
0	'코스노리 롱 액티브 아이래쉬 세럼 속눈썹 영양제 +인텐시브세럼(미니) (#M)화장품/미용>색조메이크업>속눈썹영양제 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 눈썹영양제' '[키스미] [1+1] 히로인메이크 워터링 아이래쉬 세럼 세럼 1+1 K321A K321A (#M)위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업 > 속눈썹 영양제 위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 아이 메이크업 > 속눈썹 영양제' '소설 인텐시브 아이래쉬 앰플 10g - 투명 속눈썹 영양제, 펌 연장 케어, 눈썹 에센스 세럼 인텐시브 아이래쉬 앰플 2개 (#M)화장품/미용>색조메이크업>속눈썹영양제 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 눈썹영양제'
11	'이글립스 벨벳 핏 틴트 01.플래쉬팔레트 단품_01 선셋크러쉬_나나카라 증정 화장품/향수>립케어/블러셔>립틴트;(#M)화장품/향수>색조메이크업>립틴트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 립틴트' '록시땅 [기프트] 시어 드라이 스킨 핸드 & 립 듀오 스틱 립 밤 단일상품 (#M)뷰티>명품화장품>핸드/풋/덴탈케어>핸드케어 CJmall > 뷰티 > 화장품/향수 > 향수/홈프래그런스 > 기획세트' '퓨어 컬러 엔비 립 케어 컬렉션 스무딩 슈가 스크럽 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업'
10	'(1+1+워터퍼프증정) 리르 룩스 듀얼스틱 듀얼스틱_2호_듀얼스틱_2호+워터퍼프 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 베이스/프라이머;(#M)쿠팡 홈>뷰티>메이크업>베이스 메이크업>베이스/프라이머 Coupang > 뷰티 > 메이크업 > 베이스 메이크업 > 베이스/프라이머' '아워글래스 앰비언트 팔레트 볼륨 Ⅰ + 브러쉬 세트 택1 앰비언트 팔레트_라이팅 에딧 브러쉬 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>하이라이터/쉐이딩 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 컨투어링 > 하이라이터/쉐이딩' '투쿨포스쿨 아트클래스 바이로댕 아티스틱 북 바이로댕 아티스틱 북 홈>화장품/미용>색조메이크업>색조메이크업세트;홈>BASE&SHADING;홈>Base & Shading>기프트 세트;(#M)홈>Base & Shading Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 색조메이크업세트'
3	'[NEW] 낫포유 키스밤 포맨 (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 메이크업 > 남성 베이스메이크업 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 메이크업 > 남성 베이스메이크업' 'DIOR NEW 립 글로우 006 베리 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>립글로스 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립글로스' 'DIOR NEW 립 글로우 039 웜 베이지 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>립글로스 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립글로스'
2	'(더샘)에코 소울 립 라이너0.45g (171400) 에코 소울 립 라이너_BE01 소울 베이지 ◈206268024◈ (#M)화장품/향수>색조메이크업>립스틱 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 립스틱' 'NEW 립라이너 잉크듀오 04 로즈우드 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립라이너' '휘또 레브르 퍼펙트 1.45g 2 Beige naturel ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.9227

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_item_top_bt7")
# Run inference
preds = model("[에스티 로더] 브로우 멀티 태스커 2.5g 03 브루넷 (#M)화장품/미용>색조메이크업>아이브로 Naverstore > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이브로우")

Training Details

Training Set Metrics

Training set	Min	Median	Max
Word count	11	23.3367	70

Label	Training Sample Count
0	50
1	50
2	50
3	50
4	50
5	50
6	50
7	50
8	50
9	50
10	50
11	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
0.0011	1	0.3312	-
0.0533	50	0.3304	-
0.1066	100	0.3223	-
0.1599	150	0.2899	-
0.2132	200	0.2522	-
0.2665	250	0.2065	-
0.3198	300	0.188	-
0.3731	350	0.1542	-
0.4264	400	0.1291	-
0.4797	450	0.111	-
0.5330	500	0.0953	-
0.5864	550	0.0835	-
0.6397	600	0.067	-
0.6930	650	0.0649	-
0.7463	700	0.0596	-
0.7996	750	0.0471	-
0.8529	800	0.0482	-
0.9062	850	0.0513	-
0.9595	900	0.0477	-
1.0128	950	0.0421	-
1.0661	1000	0.0432	-
1.1194	1050	0.039	-
1.1727	1100	0.0361	-
1.2260	1150	0.0351	-
1.2793	1200	0.0308	-
1.3326	1250	0.0293	-
1.3859	1300	0.0247	-
1.4392	1350	0.0202	-
1.4925	1400	0.017	-
1.5458	1450	0.0143	-
1.5991	1500	0.0119	-
1.6525	1550	0.0121	-
1.7058	1600	0.012	-
1.7591	1650	0.0106	-
1.8124	1700	0.0097	-
1.8657	1750	0.0085	-
1.9190	1800	0.0123	-
1.9723	1850	0.0102	-
2.0256	1900	0.0045	-
2.0789	1950	0.0026	-
2.1322	2000	0.0016	-
2.1855	2050	0.001	-
2.2388	2100	0.0006	-
2.2921	2150	0.0002	-
2.3454	2200	0.0002	-
2.3987	2250	0.0004	-
2.4520	2300	0.0003	-
2.5053	2350	0.0007	-
2.5586	2400	0.0002	-
2.6119	2450	0.0003	-
2.6652	2500	0.0001	-
2.7186	2550	0.0001	-
2.7719	2600	0.0001	-
2.8252	2650	0.0002	-
2.8785	2700	0.0002	-
2.9318	2750	0.0001	-
2.9851	2800	0.0002	-
3.0384	2850	0.0001	-
3.0917	2900	0.0001	-
3.1450	2950	0.0001	-
3.1983	3000	0.0001	-
3.2516	3050	0.0001	-
3.3049	3100	0.0	-
3.3582	3150	0.0	-
3.4115	3200	0.0	-
3.4648	3250	0.0001	-
3.5181	3300	0.0	-
3.5714	3350	0.0	-
3.6247	3400	0.0	-
3.6780	3450	0.0	-
3.7313	3500	0.0	-
3.7846	3550	0.0009	-
3.8380	3600	0.0045	-
3.8913	3650	0.0029	-
3.9446	3700	0.0037	-
3.9979	3750	0.0005	-
4.0512	3800	0.0001	-
4.1045	3850	0.0004	-
4.1578	3900	0.0001	-
4.2111	3950	0.0	-
4.2644	4000	0.0	-
4.3177	4050	0.0	-
4.3710	4100	0.0	-
4.4243	4150	0.0	-
4.4776	4200	0.0	-
4.5309	4250	0.0	-
4.5842	4300	0.0	-
4.6375	4350	0.0	-
4.6908	4400	0.0	-
4.7441	4450	0.0	-
4.7974	4500	0.0	-
4.8507	4550	0.0	-
4.9041	4600	0.0	-
4.9574	4650	0.0	-
5.0107	4700	0.0	-
5.0640	4750	0.0	-
5.1173	4800	0.0	-
5.1706	4850	0.0	-
5.2239	4900	0.0	-
5.2772	4950	0.0	-
5.3305	5000	0.0	-
5.3838	5050	0.0	-
5.4371	5100	0.0	-
5.4904	5150	0.0	-
5.5437	5200	0.0	-
5.5970	5250	0.0	-
5.6503	5300	0.0	-
5.7036	5350	0.0	-
5.7569	5400	0.0	-
5.8102	5450	0.0	-
5.8635	5500	0.0	-
5.9168	5550	0.0	-
5.9701	5600	0.0	-
6.0235	5650	0.0	-
6.0768	5700	0.0	-
6.1301	5750	0.0	-
6.1834	5800	0.0	-
6.2367	5850	0.0	-
6.2900	5900	0.0	-
6.3433	5950	0.0	-
6.3966	6000	0.0	-
6.4499	6050	0.0	-
6.5032	6100	0.0	-
6.5565	6150	0.0	-
6.6098	6200	0.0	-
6.6631	6250	0.0	-
6.7164	6300	0.0	-
6.7697	6350	0.0	-
6.8230	6400	0.0	-
6.8763	6450	0.0	-
6.9296	6500	0.0	-
6.9829	6550	0.0	-
7.0362	6600	0.0	-
7.0896	6650	0.0	-
7.1429	6700	0.0	-
7.1962	6750	0.0	-
7.2495	6800	0.0	-
7.3028	6850	0.0	-
7.3561	6900	0.0	-
7.4094	6950	0.0	-
7.4627	7000	0.0	-
7.5160	7050	0.0	-
7.5693	7100	0.0	-
7.6226	7150	0.0	-
7.6759	7200	0.0	-
7.7292	7250	0.0	-
7.7825	7300	0.0	-
7.8358	7350	0.0	-
7.8891	7400	0.0	-
7.9424	7450	0.0	-
7.9957	7500	0.0	-
8.0490	7550	0.0	-
8.1023	7600	0.0	-
8.1557	7650	0.0	-
8.2090	7700	0.0	-
8.2623	7750	0.0	-
8.3156	7800	0.0	-
8.3689	7850	0.0	-
8.4222	7900	0.0	-
8.4755	7950	0.0	-
8.5288	8000	0.0	-
8.5821	8050	0.0	-
8.6354	8100	0.0	-
8.6887	8150	0.0	-
8.7420	8200	0.0	-
8.7953	8250	0.0	-
8.8486	8300	0.0	-
8.9019	8350	0.0	-
8.9552	8400	0.0	-
9.0085	8450	0.0	-
9.0618	8500	0.0	-
9.1151	8550	0.0	-
9.1684	8600	0.0	-
9.2217	8650	0.0	-
9.2751	8700	0.0	-
9.3284	8750	0.0	-
9.3817	8800	0.0	-
9.4350	8850	0.0	-
9.4883	8900	0.0	-
9.5416	8950	0.0	-
9.5949	9000	0.0	-
9.6482	9050	0.0	-
9.7015	9100	0.003	-
9.7548	9150	0.0142	-
9.8081	9200	0.0037	-
9.8614	9250	0.0004	-
9.9147	9300	0.0002	-
9.9680	9350	0.0	-
10.0213	9400	0.0	-
10.0746	9450	0.0	-
10.1279	9500	0.0	-
10.1812	9550	0.0	-
10.2345	9600	0.0	-
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• Sentence Transformers: 3.3.1
• Transformers: 4.44.2
• PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
• Datasets: 3.2.0
• Tokenizers: 0.19.1

Citation

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}
}