Push model using huggingface_hub.
Browse files- README.md +603 -554
- config.json +1 -1
- model.safetensors +1 -1
- model_head.pkl +2 -2
README.md
CHANGED
|
@@ -1,28 +1,29 @@
|
|
| 1 |
---
|
| 2 |
-
base_model: klue/roberta-base
|
| 3 |
-
library_name: setfit
|
| 4 |
-
metrics:
|
| 5 |
-
- accuracy
|
| 6 |
-
pipeline_tag: text-classification
|
| 7 |
tags:
|
| 8 |
- setfit
|
| 9 |
- sentence-transformers
|
| 10 |
- text-classification
|
| 11 |
- generated_from_setfit_trainer
|
| 12 |
widget:
|
| 13 |
-
- text: '[
|
| 14 |
-
|
| 15 |
-
- text:
|
| 16 |
-
> 색조메이크업 >
|
| 17 |
-
- text:
|
| 18 |
-
|
| 19 |
-
|
| 20 |
-
|
| 21 |
-
|
| 22 |
-
|
|
|
|
|
|
|
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|
|
|
|
|
|
|
| 23 |
inference: true
|
|
|
|
| 24 |
model-index:
|
| 25 |
-
- name: SetFit with
|
| 26 |
results:
|
| 27 |
- task:
|
| 28 |
type: text-classification
|
|
@@ -33,13 +34,13 @@ model-index:
|
|
| 33 |
split: test
|
| 34 |
metrics:
|
| 35 |
- type: accuracy
|
| 36 |
-
value: 0.
|
| 37 |
name: Accuracy
|
| 38 |
---
|
| 39 |
|
| 40 |
-
# SetFit with
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| 41 |
|
| 42 |
-
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [
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| 43 |
|
| 44 |
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
|
| 45 |
|
|
@@ -50,10 +51,10 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
|
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| 50 |
|
| 51 |
### Model Description
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| 52 |
- **Model Type:** SetFit
|
| 53 |
-
- **Sentence Transformer body:** [
|
| 54 |
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
|
| 55 |
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
| 56 |
-
- **Number of Classes:**
|
| 57 |
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
|
| 58 |
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 59 |
<!-- - **License:** Unknown -->
|
|
@@ -65,26 +66,27 @@ The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that i
|
|
| 65 |
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
|
| 66 |
|
| 67 |
### Model Labels
|
| 68 |
-
| Label | Examples
|
| 69 |
-
|
| 70 |
-
|
|
| 71 |
-
|
|
| 72 |
-
|
|
| 73 |
-
|
|
| 74 |
-
|
|
| 75 |
-
|
|
| 76 |
-
|
|
| 77 |
-
|
|
| 78 |
-
|
|
| 79 |
-
|
|
| 80 |
-
|
|
|
|
|
| 81 |
|
| 82 |
## Evaluation
|
| 83 |
|
| 84 |
### Metrics
|
| 85 |
| Label | Accuracy |
|
| 86 |
|:--------|:---------|
|
| 87 |
-
| **all** | 0.
|
| 88 |
|
| 89 |
## Uses
|
| 90 |
|
|
@@ -104,7 +106,7 @@ from setfit import SetFitModel
|
|
| 104 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 105 |
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_top_bt7")
|
| 106 |
# Run inference
|
| 107 |
-
preds = model("
|
| 108 |
```
|
| 109 |
|
| 110 |
<!--
|
|
@@ -136,7 +138,7 @@ preds = model("MAC 러스터글래스 립스틱 오 구디 (#M)화장품/향수>
|
|
| 136 |
### Training Set Metrics
|
| 137 |
| Training set | Min | Median | Max |
|
| 138 |
|:-------------|:----|:--------|:----|
|
| 139 |
-
| Word count |
|
| 140 |
|
| 141 |
| Label | Training Sample Count |
|
| 142 |
|:------|:----------------------|
|
|
@@ -151,6 +153,7 @@ preds = model("MAC 러스터글래스 립스틱 오 구디 (#M)화장품/향수>
|
|
| 151 |
| 8 | 50 |
|
| 152 |
| 9 | 50 |
|
| 153 |
| 10 | 50 |
|
|
|
|
| 154 |
|
| 155 |
### Training Hyperparameters
|
| 156 |
- batch_size: (64, 64)
|
|
@@ -174,523 +177,569 @@ preds = model("MAC 러스터글래스 립스틱 오 구디 (#M)화장품/향수>
|
|
| 174 |
### Training Results
|
| 175 |
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
| 176 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
|
| 177 |
-
| 0.
|
| 178 |
-
| 0.
|
| 179 |
-
| 0.
|
| 180 |
-
| 0.
|
| 181 |
-
| 0.
|
| 182 |
-
| 0.
|
| 183 |
-
| 0.
|
| 184 |
-
| 0.
|
| 185 |
-
| 0.
|
| 186 |
-
| 0.
|
| 187 |
-
| 0.
|
| 188 |
-
| 0.
|
| 189 |
-
| 0.
|
| 190 |
-
| 0.
|
| 191 |
-
| 0.
|
| 192 |
-
| 0.
|
| 193 |
-
| 0.
|
| 194 |
-
| 0.
|
| 195 |
-
|
|
| 196 |
-
| 1.
|
| 197 |
-
| 1.
|
| 198 |
-
| 1.
|
| 199 |
-
| 1.
|
| 200 |
-
| 1.
|
| 201 |
-
| 1.
|
| 202 |
-
| 1.
|
| 203 |
-
| 1.
|
| 204 |
-
| 1.
|
| 205 |
-
| 1.
|
| 206 |
-
| 1.
|
| 207 |
-
| 1.
|
| 208 |
-
| 1.
|
| 209 |
-
| 1.
|
| 210 |
-
| 1.
|
| 211 |
-
| 1.
|
| 212 |
-
|
|
| 213 |
-
|
|
| 214 |
-
|
|
| 215 |
-
| 2.
|
| 216 |
-
| 2.
|
| 217 |
-
| 2.
|
| 218 |
-
| 2.
|
| 219 |
-
| 2.
|
| 220 |
-
| 2.
|
| 221 |
-
| 2.
|
| 222 |
-
| 2.
|
| 223 |
-
| 2.
|
| 224 |
-
| 2.
|
| 225 |
-
| 2.
|
| 226 |
-
| 2.
|
| 227 |
-
| 2.
|
| 228 |
-
| 2.
|
| 229 |
-
|
|
| 230 |
-
|
|
| 231 |
-
|
|
| 232 |
-
|
|
| 233 |
-
|
|
| 234 |
-
| 3.
|
| 235 |
-
| 3.
|
| 236 |
-
| 3.
|
| 237 |
-
| 3.
|
| 238 |
-
| 3.
|
| 239 |
-
| 3.
|
| 240 |
-
| 3.
|
| 241 |
-
| 3.
|
| 242 |
-
| 3.
|
| 243 |
-
| 3.
|
| 244 |
-
| 3.
|
| 245 |
-
| 3.
|
| 246 |
-
|
|
| 247 |
-
|
|
| 248 |
-
|
|
| 249 |
-
|
|
| 250 |
-
|
|
| 251 |
-
|
|
| 252 |
-
|
|
| 253 |
-
| 4.
|
| 254 |
-
| 4.
|
| 255 |
-
| 4.
|
| 256 |
-
| 4.
|
| 257 |
-
| 4.
|
| 258 |
-
| 4.
|
| 259 |
-
| 4.
|
| 260 |
-
| 4.
|
| 261 |
-
| 4.
|
| 262 |
-
| 4.
|
| 263 |
-
|
|
| 264 |
-
|
|
| 265 |
-
|
|
| 266 |
-
|
|
| 267 |
-
|
|
| 268 |
-
|
|
| 269 |
-
|
|
| 270 |
-
|
|
| 271 |
-
| 5.
|
| 272 |
-
| 5.
|
| 273 |
-
| 5.
|
| 274 |
-
| 5.
|
| 275 |
-
| 5.
|
| 276 |
-
| 5.
|
| 277 |
-
| 5.
|
| 278 |
-
| 5.
|
| 279 |
-
| 5.
|
| 280 |
-
| 5.
|
| 281 |
-
|
|
| 282 |
-
|
|
| 283 |
-
|
|
| 284 |
-
|
|
| 285 |
-
|
|
| 286 |
-
|
|
| 287 |
-
|
|
| 288 |
-
|
|
| 289 |
-
|
|
| 290 |
-
| 6.
|
| 291 |
-
| 6.
|
| 292 |
-
| 6.
|
| 293 |
-
| 6.
|
| 294 |
-
| 6.
|
| 295 |
-
| 6.
|
| 296 |
-
| 6.
|
| 297 |
-
| 6.
|
| 298 |
-
|
|
| 299 |
-
|
|
| 300 |
-
|
|
| 301 |
-
|
|
| 302 |
-
|
|
| 303 |
-
|
|
| 304 |
-
|
|
| 305 |
-
|
|
| 306 |
-
|
|
| 307 |
-
|
|
| 308 |
-
|
|
| 309 |
-
| 7.
|
| 310 |
-
| 7.
|
| 311 |
-
| 7.
|
| 312 |
-
| 7.
|
| 313 |
-
| 7.
|
| 314 |
-
| 7.
|
| 315 |
-
|
|
| 316 |
-
|
|
| 317 |
-
|
|
| 318 |
-
|
|
| 319 |
-
|
|
| 320 |
-
|
|
| 321 |
-
|
|
| 322 |
-
|
|
| 323 |
-
|
|
| 324 |
-
|
|
| 325 |
-
|
|
| 326 |
-
|
|
| 327 |
-
|
|
| 328 |
-
| 8.
|
| 329 |
-
| 8.
|
| 330 |
-
| 8.
|
| 331 |
-
| 8.
|
| 332 |
-
|
|
| 333 |
-
|
|
| 334 |
-
|
|
| 335 |
-
|
|
| 336 |
-
|
|
| 337 |
-
|
|
| 338 |
-
|
|
| 339 |
-
|
|
| 340 |
-
|
|
| 341 |
-
|
|
| 342 |
-
|
|
| 343 |
-
|
|
| 344 |
-
|
|
| 345 |
-
|
|
| 346 |
-
| 9.
|
| 347 |
-
| 9.
|
| 348 |
-
| 9.
|
| 349 |
-
|
|
| 350 |
-
|
|
| 351 |
-
|
|
| 352 |
-
|
|
| 353 |
-
|
|
| 354 |
-
|
|
| 355 |
-
|
|
| 356 |
-
|
|
| 357 |
-
|
|
| 358 |
-
|
|
| 359 |
-
|
|
| 360 |
-
|
|
| 361 |
-
|
|
| 362 |
-
|
|
| 363 |
-
|
|
| 364 |
-
|
|
| 365 |
-
| 10.
|
| 366 |
-
| 10.
|
| 367 |
-
|
|
| 368 |
-
|
|
| 369 |
-
|
|
| 370 |
-
|
|
| 371 |
-
|
|
| 372 |
-
|
|
| 373 |
-
|
|
| 374 |
-
|
|
| 375 |
-
|
|
| 376 |
-
|
|
| 377 |
-
|
|
| 378 |
-
|
|
| 379 |
-
|
|
| 380 |
-
|
|
| 381 |
-
|
|
| 382 |
-
|
|
| 383 |
-
|
|
| 384 |
-
|
|
| 385 |
-
|
|
| 386 |
-
|
|
| 387 |
-
|
|
| 388 |
-
|
|
| 389 |
-
|
|
| 390 |
-
|
|
| 391 |
-
|
|
| 392 |
-
|
|
| 393 |
-
|
|
| 394 |
-
|
|
| 395 |
-
|
|
| 396 |
-
|
|
| 397 |
-
|
|
| 398 |
-
|
|
| 399 |
-
|
|
| 400 |
-
|
|
| 401 |
-
|
|
| 402 |
-
|
|
| 403 |
-
|
|
| 404 |
-
|
|
| 405 |
-
|
|
| 406 |
-
|
|
| 407 |
-
|
|
| 408 |
-
|
|
| 409 |
-
|
|
| 410 |
-
|
|
| 411 |
-
|
|
| 412 |
-
|
|
| 413 |
-
|
|
| 414 |
-
|
|
| 415 |
-
|
|
| 416 |
-
|
|
| 417 |
-
|
|
| 418 |
-
|
|
| 419 |
-
|
|
| 420 |
-
|
|
| 421 |
-
|
|
| 422 |
-
|
|
| 423 |
-
|
|
| 424 |
-
|
|
| 425 |
-
|
|
| 426 |
-
|
|
| 427 |
-
|
|
| 428 |
-
|
|
| 429 |
-
|
|
| 430 |
-
|
|
| 431 |
-
|
|
| 432 |
-
|
|
| 433 |
-
|
|
| 434 |
-
|
|
| 435 |
-
|
|
| 436 |
-
|
|
| 437 |
-
|
|
| 438 |
-
|
|
| 439 |
-
|
|
| 440 |
-
|
|
| 441 |
-
|
|
| 442 |
-
|
|
| 443 |
-
|
|
| 444 |
-
|
|
| 445 |
-
|
|
| 446 |
-
|
|
| 447 |
-
|
|
| 448 |
-
|
|
| 449 |
-
|
|
| 450 |
-
|
|
| 451 |
-
|
|
| 452 |
-
|
|
| 453 |
-
|
|
| 454 |
-
|
|
| 455 |
-
|
|
| 456 |
-
|
|
| 457 |
-
|
|
| 458 |
-
|
|
| 459 |
-
|
|
| 460 |
-
|
|
| 461 |
-
|
|
| 462 |
-
|
|
| 463 |
-
|
|
| 464 |
-
|
|
| 465 |
-
|
|
| 466 |
-
|
|
| 467 |
-
|
|
| 468 |
-
|
|
| 469 |
-
|
|
| 470 |
-
|
|
| 471 |
-
|
|
| 472 |
-
|
|
| 473 |
-
|
|
| 474 |
-
|
|
| 475 |
-
|
|
| 476 |
-
|
|
| 477 |
-
|
|
| 478 |
-
|
|
| 479 |
-
|
|
| 480 |
-
|
|
| 481 |
-
|
|
| 482 |
-
|
|
| 483 |
-
|
|
| 484 |
-
|
|
| 485 |
-
|
|
| 486 |
-
|
|
| 487 |
-
|
|
| 488 |
-
|
|
| 489 |
-
|
|
| 490 |
-
|
|
| 491 |
-
|
|
| 492 |
-
|
|
| 493 |
-
|
|
| 494 |
-
|
|
| 495 |
-
|
|
| 496 |
-
|
|
| 497 |
-
|
|
| 498 |
-
|
|
| 499 |
-
|
|
| 500 |
-
|
|
| 501 |
-
|
|
| 502 |
-
|
|
| 503 |
-
|
|
| 504 |
-
|
|
| 505 |
-
|
|
| 506 |
-
|
|
| 507 |
-
|
|
| 508 |
-
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| 509 |
-
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| 510 |
-
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| 511 |
-
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| 512 |
-
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| 513 |
-
|
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| 514 |
-
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| 515 |
-
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|
| 516 |
-
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| 517 |
-
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| 518 |
-
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| 519 |
-
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| 520 |
-
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| 521 |
-
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| 522 |
-
|
|
| 523 |
-
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| 524 |
-
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|
| 525 |
-
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| 526 |
-
|
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| 527 |
-
|
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| 528 |
-
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| 529 |
-
|
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| 530 |
-
|
|
| 531 |
-
|
|
| 532 |
-
|
|
| 533 |
-
|
|
| 534 |
-
|
|
| 535 |
-
|
|
| 536 |
-
|
|
| 537 |
-
|
|
| 538 |
-
|
|
| 539 |
-
|
|
| 540 |
-
|
|
| 541 |
-
|
|
| 542 |
-
|
|
| 543 |
-
|
|
| 544 |
-
|
|
| 545 |
-
|
|
| 546 |
-
|
|
| 547 |
-
|
|
| 548 |
-
|
|
| 549 |
-
|
|
| 550 |
-
|
|
| 551 |
-
|
|
| 552 |
-
|
|
| 553 |
-
|
|
| 554 |
-
|
|
| 555 |
-
|
|
| 556 |
-
|
|
| 557 |
-
|
|
| 558 |
-
|
|
| 559 |
-
|
|
| 560 |
-
|
|
| 561 |
-
|
|
| 562 |
-
|
|
| 563 |
-
|
|
| 564 |
-
|
|
| 565 |
-
|
|
| 566 |
-
|
|
| 567 |
-
|
|
| 568 |
-
|
|
| 569 |
-
|
|
| 570 |
-
|
|
| 571 |
-
|
|
| 572 |
-
|
|
| 573 |
-
|
|
| 574 |
-
|
|
| 575 |
-
|
|
| 576 |
-
|
|
| 577 |
-
|
|
| 578 |
-
|
|
| 579 |
-
|
|
| 580 |
-
|
|
| 581 |
-
|
|
| 582 |
-
|
|
| 583 |
-
|
|
| 584 |
-
|
|
| 585 |
-
|
|
| 586 |
-
|
|
| 587 |
-
|
|
| 588 |
-
|
|
| 589 |
-
|
|
| 590 |
-
|
|
| 591 |
-
|
|
| 592 |
-
|
|
| 593 |
-
|
|
| 594 |
-
|
|
| 595 |
-
|
|
| 596 |
-
|
|
| 597 |
-
|
|
| 598 |
-
|
|
| 599 |
-
|
|
| 600 |
-
|
|
| 601 |
-
|
|
| 602 |
-
|
|
| 603 |
-
|
|
| 604 |
-
|
|
| 605 |
-
|
|
| 606 |
-
|
|
| 607 |
-
|
|
| 608 |
-
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|
| 609 |
-
|
|
| 610 |
-
|
|
| 611 |
-
|
|
| 612 |
-
|
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| 613 |
-
|
|
| 614 |
-
|
|
| 615 |
-
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| 616 |
-
|
|
| 617 |
-
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| 618 |
-
|
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| 619 |
-
|
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| 620 |
-
|
|
| 621 |
-
|
|
| 622 |
-
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| 623 |
-
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|
| 624 |
-
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| 625 |
-
|
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| 626 |
-
|
|
| 627 |
-
|
|
| 628 |
-
|
|
| 629 |
-
|
|
| 630 |
-
|
|
| 631 |
-
|
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| 632 |
-
|
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| 633 |
-
|
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| 634 |
-
|
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| 635 |
-
|
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| 636 |
-
|
|
| 637 |
-
|
|
| 638 |
-
|
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| 639 |
-
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| 640 |
-
|
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| 641 |
-
|
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| 642 |
-
|
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| 643 |
-
|
|
| 644 |
-
|
|
| 645 |
-
|
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| 646 |
-
|
|
| 647 |
-
|
|
| 648 |
-
|
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| 649 |
-
|
|
| 650 |
-
|
|
| 651 |
-
|
|
| 652 |
-
|
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| 653 |
-
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| 654 |
-
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| 655 |
-
|
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| 656 |
-
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| 657 |
-
|
|
| 658 |
-
|
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| 659 |
-
|
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| 660 |
-
|
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| 661 |
-
|
|
| 662 |
-
|
|
| 663 |
-
|
|
| 664 |
-
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|
| 665 |
-
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| 666 |
-
|
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| 667 |
-
|
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| 668 |
-
|
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| 669 |
-
|
|
| 670 |
-
|
|
| 671 |
-
|
|
| 672 |
-
|
|
| 673 |
-
|
|
| 674 |
-
|
|
| 675 |
-
|
|
| 676 |
-
|
|
| 677 |
-
|
|
| 678 |
-
|
|
| 679 |
-
|
|
| 680 |
-
|
|
| 681 |
-
|
|
| 682 |
-
|
|
| 683 |
-
|
|
| 684 |
-
|
|
| 685 |
-
|
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| 686 |
-
|
|
| 687 |
-
|
|
| 688 |
-
|
|
| 689 |
-
|
|
| 690 |
-
|
|
| 691 |
-
|
|
| 692 |
-
|
|
| 693 |
-
|
|
|
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|
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|
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 694 |
|
| 695 |
### Framework Versions
|
| 696 |
- Python: 3.10.12
|
|
|
|
| 1 |
---
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 2 |
tags:
|
| 3 |
- setfit
|
| 4 |
- sentence-transformers
|
| 5 |
- text-classification
|
| 6 |
- generated_from_setfit_trainer
|
| 7 |
widget:
|
| 8 |
+
- text: '[한정] 캔디 글레이즈 컬러밤 듀오 세트(+더 볼드 립스틱 정품 ) 7호_6호 (#M)SSG.COM/메이크업/립메이크업/립스틱/립라이너
|
| 9 |
+
LOREAL > DepartmentSsg > 입생로랑 > Branded > 입생로랑'
|
| 10 |
+
- text: 우드버리 울트라 HD 스무디 벨벳 틴트 5종 레드와인 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱 LotteOn
|
| 11 |
+
> 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱
|
| 12 |
+
- text: '[쿠폰30%+T11%]에뛰드 ~76% 마지막 찬스(키세스/플레이컬러아이즈/순정/마스카라/마스크팩) 83.순정 립밤_퓨어_650002739
|
| 13 |
+
11st>메이크업>아이메이크업>아이섀도우;쇼킹딜 홈>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st>뷰티>선케어/메이크업>아이메이크업;11st Hour
|
| 14 |
+
Event > 패션/뷰티 > 뷰티 > 선케어/메이크업 > 아이메이크업 11st > 뷰티 > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이섀도'
|
| 15 |
+
- text: '[K쇼핑][메이블린뉴욕] [1+1] 슈퍼 스테이 매트 립 잉크 155_패스파인더/러버 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업
|
| 16 |
+
> 립펜슬 LotteOn > 뷰티 > 색조메이크업 > 립메이크업 > 립스틱'
|
| 17 |
+
- text: '[에스티 로더] 브로우 멀티 태스커 2.5g 03 브루넷 (#M)화장품/미용>색조메이크업>아이브로 Naverstore > 메이크업
|
| 18 |
+
> 아이메이크업 > 아이브로우'
|
| 19 |
+
metrics:
|
| 20 |
+
- accuracy
|
| 21 |
+
pipeline_tag: text-classification
|
| 22 |
+
library_name: setfit
|
| 23 |
inference: true
|
| 24 |
+
base_model: mini1013/master_domain
|
| 25 |
model-index:
|
| 26 |
+
- name: SetFit with mini1013/master_domain
|
| 27 |
results:
|
| 28 |
- task:
|
| 29 |
type: text-classification
|
|
|
|
| 34 |
split: test
|
| 35 |
metrics:
|
| 36 |
- type: accuracy
|
| 37 |
+
value: 0.9227195095575129
|
| 38 |
name: Accuracy
|
| 39 |
---
|
| 40 |
|
| 41 |
+
# SetFit with mini1013/master_domain
|
| 42 |
|
| 43 |
+
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.
|
| 44 |
|
| 45 |
The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:
|
| 46 |
|
|
|
|
| 51 |
|
| 52 |
### Model Description
|
| 53 |
- **Model Type:** SetFit
|
| 54 |
+
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
|
| 55 |
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
|
| 56 |
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
|
| 57 |
+
- **Number of Classes:** 12 classes
|
| 58 |
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
|
| 59 |
<!-- - **Language:** Unknown -->
|
| 60 |
<!-- - **License:** Unknown -->
|
|
|
|
| 66 |
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)
|
| 67 |
|
| 68 |
### Model Labels
|
| 69 |
+
| Label | Examples |
|
| 70 |
+
|:------|:---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
|
| 71 |
+
| 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> |
|
| 72 |
+
| 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> |
|
| 73 |
+
| 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> |
|
| 74 |
+
| 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> |
|
| 75 |
+
| 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> |
|
| 76 |
+
| 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> |
|
| 77 |
+
| 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> |
|
| 78 |
+
| 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> |
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| 79 |
+
| 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 ��드 & 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> |
|
| 80 |
+
| 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> |
|
| 81 |
+
| 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> |
|
| 82 |
+
| 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> |
|
| 83 |
|
| 84 |
## Evaluation
|
| 85 |
|
| 86 |
### Metrics
|
| 87 |
| Label | Accuracy |
|
| 88 |
|:--------|:---------|
|
| 89 |
+
| **all** | 0.9227 |
|
| 90 |
|
| 91 |
## Uses
|
| 92 |
|
|
|
|
| 106 |
# Download from the 🤗 Hub
|
| 107 |
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_item_top_bt7")
|
| 108 |
# Run inference
|
| 109 |
+
preds = model("[에스티 로더] 브로우 멀티 태스커 2.5g 03 브루넷 (#M)화장품/미용>색조메이크업>아이브로 Naverstore > 메이크업 > 아이메이크업 > 아이브로우")
|
| 110 |
```
|
| 111 |
|
| 112 |
<!--
|
|
|
|
| 138 |
### Training Set Metrics
|
| 139 |
| Training set | Min | Median | Max |
|
| 140 |
|:-------------|:----|:--------|:----|
|
| 141 |
+
| Word count | 11 | 23.3367 | 70 |
|
| 142 |
|
| 143 |
| Label | Training Sample Count |
|
| 144 |
|:------|:----------------------|
|
|
|
|
| 153 |
| 8 | 50 |
|
| 154 |
| 9 | 50 |
|
| 155 |
| 10 | 50 |
|
| 156 |
+
| 11 | 50 |
|
| 157 |
|
| 158 |
### Training Hyperparameters
|
| 159 |
- batch_size: (64, 64)
|
|
|
|
| 177 |
### Training Results
|
| 178 |
| Epoch | Step | Training Loss | Validation Loss |
|
| 179 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
|
| 180 |
+
| 0.0011 | 1 | 0.3312 | - |
|
| 181 |
+
| 0.0533 | 50 | 0.3304 | - |
|
| 182 |
+
| 0.1066 | 100 | 0.3223 | - |
|
| 183 |
+
| 0.1599 | 150 | 0.2899 | - |
|
| 184 |
+
| 0.2132 | 200 | 0.2522 | - |
|
| 185 |
+
| 0.2665 | 250 | 0.2065 | - |
|
| 186 |
+
| 0.3198 | 300 | 0.188 | - |
|
| 187 |
+
| 0.3731 | 350 | 0.1542 | - |
|
| 188 |
+
| 0.4264 | 400 | 0.1291 | - |
|
| 189 |
+
| 0.4797 | 450 | 0.111 | - |
|
| 190 |
+
| 0.5330 | 500 | 0.0953 | - |
|
| 191 |
+
| 0.5864 | 550 | 0.0835 | - |
|
| 192 |
+
| 0.6397 | 600 | 0.067 | - |
|
| 193 |
+
| 0.6930 | 650 | 0.0649 | - |
|
| 194 |
+
| 0.7463 | 700 | 0.0596 | - |
|
| 195 |
+
| 0.7996 | 750 | 0.0471 | - |
|
| 196 |
+
| 0.8529 | 800 | 0.0482 | - |
|
| 197 |
+
| 0.9062 | 850 | 0.0513 | - |
|
| 198 |
+
| 0.9595 | 900 | 0.0477 | - |
|
| 199 |
+
| 1.0128 | 950 | 0.0421 | - |
|
| 200 |
+
| 1.0661 | 1000 | 0.0432 | - |
|
| 201 |
+
| 1.1194 | 1050 | 0.039 | - |
|
| 202 |
+
| 1.1727 | 1100 | 0.0361 | - |
|
| 203 |
+
| 1.2260 | 1150 | 0.0351 | - |
|
| 204 |
+
| 1.2793 | 1200 | 0.0308 | - |
|
| 205 |
+
| 1.3326 | 1250 | 0.0293 | - |
|
| 206 |
+
| 1.3859 | 1300 | 0.0247 | - |
|
| 207 |
+
| 1.4392 | 1350 | 0.0202 | - |
|
| 208 |
+
| 1.4925 | 1400 | 0.017 | - |
|
| 209 |
+
| 1.5458 | 1450 | 0.0143 | - |
|
| 210 |
+
| 1.5991 | 1500 | 0.0119 | - |
|
| 211 |
+
| 1.6525 | 1550 | 0.0121 | - |
|
| 212 |
+
| 1.7058 | 1600 | 0.012 | - |
|
| 213 |
+
| 1.7591 | 1650 | 0.0106 | - |
|
| 214 |
+
| 1.8124 | 1700 | 0.0097 | - |
|
| 215 |
+
| 1.8657 | 1750 | 0.0085 | - |
|
| 216 |
+
| 1.9190 | 1800 | 0.0123 | - |
|
| 217 |
+
| 1.9723 | 1850 | 0.0102 | - |
|
| 218 |
+
| 2.0256 | 1900 | 0.0045 | - |
|
| 219 |
+
| 2.0789 | 1950 | 0.0026 | - |
|
| 220 |
+
| 2.1322 | 2000 | 0.0016 | - |
|
| 221 |
+
| 2.1855 | 2050 | 0.001 | - |
|
| 222 |
+
| 2.2388 | 2100 | 0.0006 | - |
|
| 223 |
+
| 2.2921 | 2150 | 0.0002 | - |
|
| 224 |
+
| 2.3454 | 2200 | 0.0002 | - |
|
| 225 |
+
| 2.3987 | 2250 | 0.0004 | - |
|
| 226 |
+
| 2.4520 | 2300 | 0.0003 | - |
|
| 227 |
+
| 2.5053 | 2350 | 0.0007 | - |
|
| 228 |
+
| 2.5586 | 2400 | 0.0002 | - |
|
| 229 |
+
| 2.6119 | 2450 | 0.0003 | - |
|
| 230 |
+
| 2.6652 | 2500 | 0.0001 | - |
|
| 231 |
+
| 2.7186 | 2550 | 0.0001 | - |
|
| 232 |
+
| 2.7719 | 2600 | 0.0001 | - |
|
| 233 |
+
| 2.8252 | 2650 | 0.0002 | - |
|
| 234 |
+
| 2.8785 | 2700 | 0.0002 | - |
|
| 235 |
+
| 2.9318 | 2750 | 0.0001 | - |
|
| 236 |
+
| 2.9851 | 2800 | 0.0002 | - |
|
| 237 |
+
| 3.0384 | 2850 | 0.0001 | - |
|
| 238 |
+
| 3.0917 | 2900 | 0.0001 | - |
|
| 239 |
+
| 3.1450 | 2950 | 0.0001 | - |
|
| 240 |
+
| 3.1983 | 3000 | 0.0001 | - |
|
| 241 |
+
| 3.2516 | 3050 | 0.0001 | - |
|
| 242 |
+
| 3.3049 | 3100 | 0.0 | - |
|
| 243 |
+
| 3.3582 | 3150 | 0.0 | - |
|
| 244 |
+
| 3.4115 | 3200 | 0.0 | - |
|
| 245 |
+
| 3.4648 | 3250 | 0.0001 | - |
|
| 246 |
+
| 3.5181 | 3300 | 0.0 | - |
|
| 247 |
+
| 3.5714 | 3350 | 0.0 | - |
|
| 248 |
+
| 3.6247 | 3400 | 0.0 | - |
|
| 249 |
+
| 3.6780 | 3450 | 0.0 | - |
|
| 250 |
+
| 3.7313 | 3500 | 0.0 | - |
|
| 251 |
+
| 3.7846 | 3550 | 0.0009 | - |
|
| 252 |
+
| 3.8380 | 3600 | 0.0045 | - |
|
| 253 |
+
| 3.8913 | 3650 | 0.0029 | - |
|
| 254 |
+
| 3.9446 | 3700 | 0.0037 | - |
|
| 255 |
+
| 3.9979 | 3750 | 0.0005 | - |
|
| 256 |
+
| 4.0512 | 3800 | 0.0001 | - |
|
| 257 |
+
| 4.1045 | 3850 | 0.0004 | - |
|
| 258 |
+
| 4.1578 | 3900 | 0.0001 | - |
|
| 259 |
+
| 4.2111 | 3950 | 0.0 | - |
|
| 260 |
+
| 4.2644 | 4000 | 0.0 | - |
|
| 261 |
+
| 4.3177 | 4050 | 0.0 | - |
|
| 262 |
+
| 4.3710 | 4100 | 0.0 | - |
|
| 263 |
+
| 4.4243 | 4150 | 0.0 | - |
|
| 264 |
+
| 4.4776 | 4200 | 0.0 | - |
|
| 265 |
+
| 4.5309 | 4250 | 0.0 | - |
|
| 266 |
+
| 4.5842 | 4300 | 0.0 | - |
|
| 267 |
+
| 4.6375 | 4350 | 0.0 | - |
|
| 268 |
+
| 4.6908 | 4400 | 0.0 | - |
|
| 269 |
+
| 4.7441 | 4450 | 0.0 | - |
|
| 270 |
+
| 4.7974 | 4500 | 0.0 | - |
|
| 271 |
+
| 4.8507 | 4550 | 0.0 | - |
|
| 272 |
+
| 4.9041 | 4600 | 0.0 | - |
|
| 273 |
+
| 4.9574 | 4650 | 0.0 | - |
|
| 274 |
+
| 5.0107 | 4700 | 0.0 | - |
|
| 275 |
+
| 5.0640 | 4750 | 0.0 | - |
|
| 276 |
+
| 5.1173 | 4800 | 0.0 | - |
|
| 277 |
+
| 5.1706 | 4850 | 0.0 | - |
|
| 278 |
+
| 5.2239 | 4900 | 0.0 | - |
|
| 279 |
+
| 5.2772 | 4950 | 0.0 | - |
|
| 280 |
+
| 5.3305 | 5000 | 0.0 | - |
|
| 281 |
+
| 5.3838 | 5050 | 0.0 | - |
|
| 282 |
+
| 5.4371 | 5100 | 0.0 | - |
|
| 283 |
+
| 5.4904 | 5150 | 0.0 | - |
|
| 284 |
+
| 5.5437 | 5200 | 0.0 | - |
|
| 285 |
+
| 5.5970 | 5250 | 0.0 | - |
|
| 286 |
+
| 5.6503 | 5300 | 0.0 | - |
|
| 287 |
+
| 5.7036 | 5350 | 0.0 | - |
|
| 288 |
+
| 5.7569 | 5400 | 0.0 | - |
|
| 289 |
+
| 5.8102 | 5450 | 0.0 | - |
|
| 290 |
+
| 5.8635 | 5500 | 0.0 | - |
|
| 291 |
+
| 5.9168 | 5550 | 0.0 | - |
|
| 292 |
+
| 5.9701 | 5600 | 0.0 | - |
|
| 293 |
+
| 6.0235 | 5650 | 0.0 | - |
|
| 294 |
+
| 6.0768 | 5700 | 0.0 | - |
|
| 295 |
+
| 6.1301 | 5750 | 0.0 | - |
|
| 296 |
+
| 6.1834 | 5800 | 0.0 | - |
|
| 297 |
+
| 6.2367 | 5850 | 0.0 | - |
|
| 298 |
+
| 6.2900 | 5900 | 0.0 | - |
|
| 299 |
+
| 6.3433 | 5950 | 0.0 | - |
|
| 300 |
+
| 6.3966 | 6000 | 0.0 | - |
|
| 301 |
+
| 6.4499 | 6050 | 0.0 | - |
|
| 302 |
+
| 6.5032 | 6100 | 0.0 | - |
|
| 303 |
+
| 6.5565 | 6150 | 0.0 | - |
|
| 304 |
+
| 6.6098 | 6200 | 0.0 | - |
|
| 305 |
+
| 6.6631 | 6250 | 0.0 | - |
|
| 306 |
+
| 6.7164 | 6300 | 0.0 | - |
|
| 307 |
+
| 6.7697 | 6350 | 0.0 | - |
|
| 308 |
+
| 6.8230 | 6400 | 0.0 | - |
|
| 309 |
+
| 6.8763 | 6450 | 0.0 | - |
|
| 310 |
+
| 6.9296 | 6500 | 0.0 | - |
|
| 311 |
+
| 6.9829 | 6550 | 0.0 | - |
|
| 312 |
+
| 7.0362 | 6600 | 0.0 | - |
|
| 313 |
+
| 7.0896 | 6650 | 0.0 | - |
|
| 314 |
+
| 7.1429 | 6700 | 0.0 | - |
|
| 315 |
+
| 7.1962 | 6750 | 0.0 | - |
|
| 316 |
+
| 7.2495 | 6800 | 0.0 | - |
|
| 317 |
+
| 7.3028 | 6850 | 0.0 | - |
|
| 318 |
+
| 7.3561 | 6900 | 0.0 | - |
|
| 319 |
+
| 7.4094 | 6950 | 0.0 | - |
|
| 320 |
+
| 7.4627 | 7000 | 0.0 | - |
|
| 321 |
+
| 7.5160 | 7050 | 0.0 | - |
|
| 322 |
+
| 7.5693 | 7100 | 0.0 | - |
|
| 323 |
+
| 7.6226 | 7150 | 0.0 | - |
|
| 324 |
+
| 7.6759 | 7200 | 0.0 | - |
|
| 325 |
+
| 7.7292 | 7250 | 0.0 | - |
|
| 326 |
+
| 7.7825 | 7300 | 0.0 | - |
|
| 327 |
+
| 7.8358 | 7350 | 0.0 | - |
|
| 328 |
+
| 7.8891 | 7400 | 0.0 | - |
|
| 329 |
+
| 7.9424 | 7450 | 0.0 | - |
|
| 330 |
+
| 7.9957 | 7500 | 0.0 | - |
|
| 331 |
+
| 8.0490 | 7550 | 0.0 | - |
|
| 332 |
+
| 8.1023 | 7600 | 0.0 | - |
|
| 333 |
+
| 8.1557 | 7650 | 0.0 | - |
|
| 334 |
+
| 8.2090 | 7700 | 0.0 | - |
|
| 335 |
+
| 8.2623 | 7750 | 0.0 | - |
|
| 336 |
+
| 8.3156 | 7800 | 0.0 | - |
|
| 337 |
+
| 8.3689 | 7850 | 0.0 | - |
|
| 338 |
+
| 8.4222 | 7900 | 0.0 | - |
|
| 339 |
+
| 8.4755 | 7950 | 0.0 | - |
|
| 340 |
+
| 8.5288 | 8000 | 0.0 | - |
|
| 341 |
+
| 8.5821 | 8050 | 0.0 | - |
|
| 342 |
+
| 8.6354 | 8100 | 0.0 | - |
|
| 343 |
+
| 8.6887 | 8150 | 0.0 | - |
|
| 344 |
+
| 8.7420 | 8200 | 0.0 | - |
|
| 345 |
+
| 8.7953 | 8250 | 0.0 | - |
|
| 346 |
+
| 8.8486 | 8300 | 0.0 | - |
|
| 347 |
+
| 8.9019 | 8350 | 0.0 | - |
|
| 348 |
+
| 8.9552 | 8400 | 0.0 | - |
|
| 349 |
+
| 9.0085 | 8450 | 0.0 | - |
|
| 350 |
+
| 9.0618 | 8500 | 0.0 | - |
|
| 351 |
+
| 9.1151 | 8550 | 0.0 | - |
|
| 352 |
+
| 9.1684 | 8600 | 0.0 | - |
|
| 353 |
+
| 9.2217 | 8650 | 0.0 | - |
|
| 354 |
+
| 9.2751 | 8700 | 0.0 | - |
|
| 355 |
+
| 9.3284 | 8750 | 0.0 | - |
|
| 356 |
+
| 9.3817 | 8800 | 0.0 | - |
|
| 357 |
+
| 9.4350 | 8850 | 0.0 | - |
|
| 358 |
+
| 9.4883 | 8900 | 0.0 | - |
|
| 359 |
+
| 9.5416 | 8950 | 0.0 | - |
|
| 360 |
+
| 9.5949 | 9000 | 0.0 | - |
|
| 361 |
+
| 9.6482 | 9050 | 0.0 | - |
|
| 362 |
+
| 9.7015 | 9100 | 0.003 | - |
|
| 363 |
+
| 9.7548 | 9150 | 0.0142 | - |
|
| 364 |
+
| 9.8081 | 9200 | 0.0037 | - |
|
| 365 |
+
| 9.8614 | 9250 | 0.0004 | - |
|
| 366 |
+
| 9.9147 | 9300 | 0.0002 | - |
|
| 367 |
+
| 9.9680 | 9350 | 0.0 | - |
|
| 368 |
+
| 10.0213 | 9400 | 0.0 | - |
|
| 369 |
+
| 10.0746 | 9450 | 0.0 | - |
|
| 370 |
+
| 10.1279 | 9500 | 0.0 | - |
|
| 371 |
+
| 10.1812 | 9550 | 0.0 | - |
|
| 372 |
+
| 10.2345 | 9600 | 0.0 | - |
|
| 373 |
+
| 10.2878 | 9650 | 0.0 | - |
|
| 374 |
+
| 10.3412 | 9700 | 0.0 | - |
|
| 375 |
+
| 10.3945 | 9750 | 0.0 | - |
|
| 376 |
+
| 10.4478 | 9800 | 0.0 | - |
|
| 377 |
+
| 10.5011 | 9850 | 0.0 | - |
|
| 378 |
+
| 10.5544 | 9900 | 0.0 | - |
|
| 379 |
+
| 10.6077 | 9950 | 0.0 | - |
|
| 380 |
+
| 10.6610 | 10000 | 0.0 | - |
|
| 381 |
+
| 10.7143 | 10050 | 0.0 | - |
|
| 382 |
+
| 10.7676 | 10100 | 0.0 | - |
|
| 383 |
+
| 10.8209 | 10150 | 0.0 | - |
|
| 384 |
+
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|
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+
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
| 399 |
+
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|
| 400 |
+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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+
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|
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|
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
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+
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|
| 418 |
+
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|
| 419 |
+
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|
| 420 |
+
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|
| 421 |
+
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|
| 422 |
+
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|
| 423 |
+
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|
| 424 |
+
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|
| 425 |
+
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|
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+
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|
| 427 |
+
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|
| 428 |
+
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|
| 429 |
+
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|
| 430 |
+
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|
| 431 |
+
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|
| 432 |
+
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|
| 433 |
+
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|
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+
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|
| 435 |
+
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|
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+
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|
| 437 |
+
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|
| 438 |
+
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|
| 439 |
+
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|
| 440 |
+
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|
| 441 |
+
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|
| 442 |
+
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|
| 443 |
+
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|
| 444 |
+
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|
| 445 |
+
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|
| 446 |
+
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|
| 447 |
+
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|
| 448 |
+
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|
| 449 |
+
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|
| 450 |
+
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|
| 451 |
+
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|
| 452 |
+
| 14.4989 | 13600 | 0.0 | - |
|
| 453 |
+
| 14.5522 | 13650 | 0.0 | - |
|
| 454 |
+
| 14.6055 | 13700 | 0.0 | - |
|
| 455 |
+
| 14.6588 | 13750 | 0.0 | - |
|
| 456 |
+
| 14.7122 | 13800 | 0.0 | - |
|
| 457 |
+
| 14.7655 | 13850 | 0.0 | - |
|
| 458 |
+
| 14.8188 | 13900 | 0.0 | - |
|
| 459 |
+
| 14.8721 | 13950 | 0.0 | - |
|
| 460 |
+
| 14.9254 | 14000 | 0.0 | - |
|
| 461 |
+
| 14.9787 | 14050 | 0.0 | - |
|
| 462 |
+
| 15.0320 | 14100 | 0.0 | - |
|
| 463 |
+
| 15.0853 | 14150 | 0.0 | - |
|
| 464 |
+
| 15.1386 | 14200 | 0.0 | - |
|
| 465 |
+
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|
| 466 |
+
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|
| 467 |
+
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|
| 468 |
+
| 15.3518 | 14400 | 0.0 | - |
|
| 469 |
+
| 15.4051 | 14450 | 0.0 | - |
|
| 470 |
+
| 15.4584 | 14500 | 0.0 | - |
|
| 471 |
+
| 15.5117 | 14550 | 0.0 | - |
|
| 472 |
+
| 15.5650 | 14600 | 0.0 | - |
|
| 473 |
+
| 15.6183 | 14650 | 0.0 | - |
|
| 474 |
+
| 15.6716 | 14700 | 0.0 | - |
|
| 475 |
+
| 15.7249 | 14750 | 0.0 | - |
|
| 476 |
+
| 15.7783 | 14800 | 0.0 | - |
|
| 477 |
+
| 15.8316 | 14850 | 0.0 | - |
|
| 478 |
+
| 15.8849 | 14900 | 0.0 | - |
|
| 479 |
+
| 15.9382 | 14950 | 0.0 | - |
|
| 480 |
+
| 15.9915 | 15000 | 0.0 | - |
|
| 481 |
+
| 16.0448 | 15050 | 0.0 | - |
|
| 482 |
+
| 16.0981 | 15100 | 0.0 | - |
|
| 483 |
+
| 16.1514 | 15150 | 0.0 | - |
|
| 484 |
+
| 16.2047 | 15200 | 0.0 | - |
|
| 485 |
+
| 16.2580 | 15250 | 0.0 | - |
|
| 486 |
+
| 16.3113 | 15300 | 0.0 | - |
|
| 487 |
+
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|
| 488 |
+
| 16.4179 | 15400 | 0.0 | - |
|
| 489 |
+
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|
| 490 |
+
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|
| 491 |
+
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|
| 492 |
+
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|
| 493 |
+
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|
| 494 |
+
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|
| 495 |
+
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|
| 496 |
+
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|
| 497 |
+
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|
| 498 |
+
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|
| 499 |
+
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|
| 500 |
+
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|
| 501 |
+
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|
| 502 |
+
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|
| 503 |
+
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|
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+
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|
| 505 |
+
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|
| 506 |
+
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|
| 507 |
+
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|
| 508 |
+
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|
| 509 |
+
| 17.5373 | 16450 | 0.0 | - |
|
| 510 |
+
| 17.5906 | 16500 | 0.0 | - |
|
| 511 |
+
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|
| 512 |
+
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|
| 513 |
+
| 17.7505 | 16650 | 0.0 | - |
|
| 514 |
+
| 17.8038 | 16700 | 0.0 | - |
|
| 515 |
+
| 17.8571 | 16750 | 0.0 | - |
|
| 516 |
+
| 17.9104 | 16800 | 0.0 | - |
|
| 517 |
+
| 17.9638 | 16850 | 0.0 | - |
|
| 518 |
+
| 18.0171 | 16900 | 0.0 | - |
|
| 519 |
+
| 18.0704 | 16950 | 0.0 | - |
|
| 520 |
+
| 18.1237 | 17000 | 0.0 | - |
|
| 521 |
+
| 18.1770 | 17050 | 0.0 | - |
|
| 522 |
+
| 18.2303 | 17100 | 0.0 | - |
|
| 523 |
+
| 18.2836 | 17150 | 0.0 | - |
|
| 524 |
+
| 18.3369 | 17200 | 0.0 | - |
|
| 525 |
+
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|
| 526 |
+
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|
| 527 |
+
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|
| 528 |
+
| 18.5501 | 17400 | 0.0 | - |
|
| 529 |
+
| 18.6034 | 17450 | 0.0 | - |
|
| 530 |
+
| 18.6567 | 17500 | 0.0 | - |
|
| 531 |
+
| 18.7100 | 17550 | 0.0 | - |
|
| 532 |
+
| 18.7633 | 17600 | 0.0 | - |
|
| 533 |
+
| 18.8166 | 17650 | 0.0 | - |
|
| 534 |
+
| 18.8699 | 17700 | 0.0 | - |
|
| 535 |
+
| 18.9232 | 17750 | 0.0 | - |
|
| 536 |
+
| 18.9765 | 17800 | 0.0 | - |
|
| 537 |
+
| 19.0299 | 17850 | 0.0 | - |
|
| 538 |
+
| 19.0832 | 17900 | 0.0 | - |
|
| 539 |
+
| 19.1365 | 17950 | 0.0 | - |
|
| 540 |
+
| 19.1898 | 18000 | 0.0 | - |
|
| 541 |
+
| 19.2431 | 18050 | 0.0 | - |
|
| 542 |
+
| 19.2964 | 18100 | 0.0 | - |
|
| 543 |
+
| 19.3497 | 18150 | 0.0 | - |
|
| 544 |
+
| 19.4030 | 18200 | 0.0 | - |
|
| 545 |
+
| 19.4563 | 18250 | 0.0 | - |
|
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CHANGED
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