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13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 d106472 13ebbc0 |
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---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: '[한정] 캔디 글레이즈 컬러밤 듀오 세트(+더 볼드 립스틱 정품 ) 7호_6호 (#M)SSG.COM/메이크업/립메이크업/립스틱/립라이너
LOREAL > DepartmentSsg > 입생로랑 > Branded > 입생로랑'
- text: 우드버리 울트라 HD 스무디 벨벳 틴트 5종 레드와인 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 LotteOn
> 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱
- text: '[쿠폰30%+T11%]에뛰드 ~76% 마지막 찬스(키세스/플레이컬러아이즈/순정/마스카라/마스크팩) 83.순정 립밤_퓨어_650002739
11st>메이크업>아이메이크업>아이섀도우;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour
Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도'
- text: '[K쇼핑][메이블린뉴욕] [1+1] 슈퍼 스테이 매트 립 잉크 155_패스파인더/러버 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업
> 립펜슬 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'
- text: '[에스티 로더] 브로우 멀티 태스커 2.5g 03 브루넷 (#M)화장품/미용>색조메이크업>아이브로 Naverstore > 메이크업
> 아이메이크업 > 아이브로우'
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: mini1013/master_domain
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: 0.9227195095575129
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:** 12 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 |
|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 9 | <ul><li>'스타 릿 파우더 12 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업'</li><li>'[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'</li><li>'[한정] 체리 아이 컬러 쿼드 체리 스모크 (#M)DepartmentSsgTOM FORD>MAKEUP>EYES DepartmentSsg > 명품화장품 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우/글리터/팔레트'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'아쿠아 레지스트 컬러 펜슬 6.06 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도우'</li><li>"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"</li><li>'아쿠아 레지스트 펜슬 03 화장품/향수>색조메이크업>립스틱;(#M)화장품/향수>색조메이크업>아이섀도 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 색조메이크업 > 아이섀도'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'[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'</li><li>'[~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'</li><li>'페리페라 잉크 더 벨벳(AD) 025 누디빛밤 (#M)위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립틴트 위메프 > 뷰티 > 메이크업 > 립 메이크업 > 립틴트'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'[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'</li><li>'디올스킨 미네랄 누드 글로우 002 핑크 티즈 LotteOn > 뷰티 > 베이스메이크업 > 팩트 LotteOn > 뷰티 > 베이스메이크업 > 팩트'</li><li>'Giorgio 아르마니 조르지오 아르마니 ABLUSH 프로페셔널 리퀴드 페이스 BLUSH COLOR 30 피치 DR2512 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 블러셔 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 블러셔'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'[눙크] 키스미 히로인메이크 롱앤컬마스카라EX ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'</li><li>'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'</li><li>'[2개선택]이니스프리 꼼꼼마스카라/롱롱/짱짱/픽서카라/아이라이너 이니스프리_스키니꼼꼼카라ZERO 1호 블랙_이니스프리_스키니 롱롱카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 마스카라'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'NEW 내추럴 브라우 쉐이퍼 뉴트럴 브라운 LOREAL > DepartmentLotteOn > 랑콤 > Generic > 립스틱;LOREAL > DepartmentLotteOn > 메이블린 > Generic > 마스카라 LOREAL > DepartmentLotteOn > 메이블린 > Generic > 마스카라'</li><li>'NEW 내추럴 브라우 쉐이퍼 에스프레소 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립글로스 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립글로스'</li><li>'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'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'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'</li><li>'[입생로랑][6월] 캔디 글레이즈 컬러밤 듀오 세트(+벨벳 립 파우치) 12호_12호 (#M)11st>메이크업>립메이크업>립밤 11st > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업'</li><li>'아르마니 립파워 롱래스팅 새틴 립스틱 104 SELFLESS In Bo LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'코스노리 롱 액티브 아이래쉬 세럼 속눈썹 영양제 +인텐시브세럼(미니) (#M)화장품/미용>색조메이크업>속눈썹영양제 AD > Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 아이메이크업 > 눈썹영양제'</li><li>'[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'</li><li>'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'</li></ul> |
| 11 | <ul><li>'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'</li><li>'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'</li><li>'퓨어 컬러 엔비 립 케어 컬렉션 스무딩 슈가 스크럽 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업'</li></ul> |
| 10 | <ul><li>'(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'</li><li>'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'</li><li>'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'</li></ul> |
| 3 | <ul><li>'[NEW] 낫포유 키스밤 포맨 (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 메이크업 > 남성 베이스메이크업 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 메이크업 > 남성 베이스메이크업'</li><li>'DIOR NEW 립 글로우 006 베리 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>립글로스 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립글로스'</li><li>'DIOR NEW 립 글로우 039 웜 베이지 (#M)홈>화장품/미용>색조메이크업>립글로스 Naverstore > 화장품/미용 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립글로스'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'(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'</li><li>'NEW 립라이너 잉크듀오 04 로즈우드 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플;ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립라이너'</li><li>'휘또 레브르 퍼펙트 1.45g 2 Beige naturel ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.9227 |
## 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_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")
```
<!--
### 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 | 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 | - |
| 10.2878 | 9650 | 0.0 | - |
| 10.3412 | 9700 | 0.0 | - |
| 10.3945 | 9750 | 0.0 | - |
| 10.4478 | 9800 | 0.0 | - |
| 10.5011 | 9850 | 0.0 | - |
| 10.5544 | 9900 | 0.0 | - |
| 10.6077 | 9950 | 0.0 | - |
| 10.6610 | 10000 | 0.0 | - |
| 10.7143 | 10050 | 0.0 | - |
| 10.7676 | 10100 | 0.0 | - |
| 10.8209 | 10150 | 0.0 | - |
| 10.8742 | 10200 | 0.0 | - |
| 10.9275 | 10250 | 0.0 | - |
| 10.9808 | 10300 | 0.0 | - |
| 11.0341 | 10350 | 0.0 | - |
| 11.0874 | 10400 | 0.0 | - |
| 11.1407 | 10450 | 0.0 | - |
| 11.1940 | 10500 | 0.0 | - |
| 11.2473 | 10550 | 0.0 | - |
| 11.3006 | 10600 | 0.0 | - |
| 11.3539 | 10650 | 0.0 | - |
| 11.4072 | 10700 | 0.0 | - |
| 11.4606 | 10750 | 0.0 | - |
| 11.5139 | 10800 | 0.0 | - |
| 11.5672 | 10850 | 0.0 | - |
| 11.6205 | 10900 | 0.0 | - |
| 11.6738 | 10950 | 0.0 | - |
| 11.7271 | 11000 | 0.0 | - |
| 11.7804 | 11050 | 0.0 | - |
| 11.8337 | 11100 | 0.0 | - |
| 11.8870 | 11150 | 0.0 | - |
| 11.9403 | 11200 | 0.0 | - |
| 11.9936 | 11250 | 0.0 | - |
| 12.0469 | 11300 | 0.0 | - |
| 12.1002 | 11350 | 0.0 | - |
| 12.1535 | 11400 | 0.0 | - |
| 12.2068 | 11450 | 0.0 | - |
| 12.2601 | 11500 | 0.0 | - |
| 12.3134 | 11550 | 0.0 | - |
| 12.3667 | 11600 | 0.0 | - |
| 12.4200 | 11650 | 0.0 | - |
| 12.4733 | 11700 | 0.0 | - |
| 12.5267 | 11750 | 0.0 | - |
| 12.5800 | 11800 | 0.0 | - |
| 12.6333 | 11850 | 0.0 | - |
| 12.6866 | 11900 | 0.0 | - |
| 12.7399 | 11950 | 0.0 | - |
| 12.7932 | 12000 | 0.0 | - |
| 12.8465 | 12050 | 0.0 | - |
| 12.8998 | 12100 | 0.0 | - |
| 12.9531 | 12150 | 0.0 | - |
| 13.0064 | 12200 | 0.0 | - |
| 13.0597 | 12250 | 0.0 | - |
| 13.1130 | 12300 | 0.0 | - |
| 13.1663 | 12350 | 0.0 | - |
| 13.2196 | 12400 | 0.0 | - |
| 13.2729 | 12450 | 0.0 | - |
| 13.3262 | 12500 | 0.0 | - |
| 13.3795 | 12550 | 0.0 | - |
| 13.4328 | 12600 | 0.0 | - |
| 13.4861 | 12650 | 0.0 | - |
| 13.5394 | 12700 | 0.0 | - |
| 13.5928 | 12750 | 0.0 | - |
| 13.6461 | 12800 | 0.0 | - |
| 13.6994 | 12850 | 0.0 | - |
| 13.7527 | 12900 | 0.0 | - |
| 13.8060 | 12950 | 0.0 | - |
| 13.8593 | 13000 | 0.0 | - |
| 13.9126 | 13050 | 0.0 | - |
| 13.9659 | 13100 | 0.0 | - |
| 14.0192 | 13150 | 0.0 | - |
| 14.0725 | 13200 | 0.0 | - |
| 14.1258 | 13250 | 0.0 | - |
| 14.1791 | 13300 | 0.0 | - |
| 14.2324 | 13350 | 0.0 | - |
| 14.2857 | 13400 | 0.0 | - |
| 14.3390 | 13450 | 0.0 | - |
| 14.3923 | 13500 | 0.0 | - |
| 14.4456 | 13550 | 0.0 | - |
| 14.4989 | 13600 | 0.0 | - |
| 14.5522 | 13650 | 0.0 | - |
| 14.6055 | 13700 | 0.0 | - |
| 14.6588 | 13750 | 0.0 | - |
| 14.7122 | 13800 | 0.0 | - |
| 14.7655 | 13850 | 0.0 | - |
| 14.8188 | 13900 | 0.0 | - |
| 14.8721 | 13950 | 0.0 | - |
| 14.9254 | 14000 | 0.0 | - |
| 14.9787 | 14050 | 0.0 | - |
| 15.0320 | 14100 | 0.0 | - |
| 15.0853 | 14150 | 0.0 | - |
| 15.1386 | 14200 | 0.0 | - |
| 15.1919 | 14250 | 0.0 | - |
| 15.2452 | 14300 | 0.0 | - |
| 15.2985 | 14350 | 0.0 | - |
| 15.3518 | 14400 | 0.0 | - |
| 15.4051 | 14450 | 0.0 | - |
| 15.4584 | 14500 | 0.0 | - |
| 15.5117 | 14550 | 0.0 | - |
| 15.5650 | 14600 | 0.0 | - |
| 15.6183 | 14650 | 0.0 | - |
| 15.6716 | 14700 | 0.0 | - |
| 15.7249 | 14750 | 0.0 | - |
| 15.7783 | 14800 | 0.0 | - |
| 15.8316 | 14850 | 0.0 | - |
| 15.8849 | 14900 | 0.0 | - |
| 15.9382 | 14950 | 0.0 | - |
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## Citation
### BibTeX
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@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
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