---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 아기 가을 겨울 유아 히트텍 발열내의 실내복 따수웜내의(바로배송)_크림_XL(11호) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복
- text: BYC 핑크퐁 아기상어 누빔 맨투맨스타일 유아홈라운지상하 SHK0012 노랑(YE)_24M 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어
- text: 피카부 봄 여름 가을 겨울 실내복 신생아 키즈 배앓이 츄츄 첵첵 오오 달콤 다온 라온 피카부 다온세트_코코아_XS 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷
> 내의/내복
- text: 유아동잠옷 상하세트 긴팔 밍크 부드러운 수면잠옷 어린이집 잠옷파티 아동 흰둥이 도형실내복 도형_블루_75 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷
> 잠옷/홈웨어
- text: 아동 밍크 잠옷 세트 강아지 스마일 상하세트 밍크원단 울트라원단 수면잠옷 파자마 실내복 주니어 겨울 홈웨어 파자마파티 선물 03.뉴아동밍크왕관_네이비_65
출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어
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: 1.0
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:** 10 classes
### 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 |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 9.0 | - '남아 여아 아동 주니어 드로즈 사각 팬티 속옷 5종 세트 여아_13_베리 WPS-945_90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티'
- '캐치티니핑 산리오 시크릿쥬쥬 엘사 유아 여아 남아 시나모롤 마이멜로디 피카츄 드로즈 팬티 S03.마이멜로디 팬티(3종)_마이멜로디 팬티_80호(11~12세) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티'
- '[탑텐키즈](신세계김해점) 23년 S/S (남,여아) 코튼 팬티 세트 (2매입) 2종 택1 (MKD5UP1001/MKD5UP2001) GNP(그린공룡)_65 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 팬티'
|
| 6.0 | - '아동바지 셔링 여아속바지 아동잠옷 아동실내복 블랙_15호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지'
- 'per1101 티셔츠 유지 키즈 유아레깅스 속바지 2p세트 아동바지속치마 기본속치마 유복 블랙2p_19호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지'
- '스판 속바지 키즈 여아 4부 5부 이너 레깅스 도비레깅스(4부)_그레이_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 속치마/속바지'
|
| 5.0 | - 'HY 주니어 스포츠 1단계 브라팬티세트 주니어속옷 80A/XL 핑크 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트'
- '성장기 여아 브라세트 초등 청소년 주니어 속옷세트 선택01.위니 브라팬티(4961/ 1204)_베이지_55(L)/100(XL) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트'
- '모아천일 2단계 주니어 노와이어 브라팬티 노몰드 세트 A컵 주니어이너웨어 75A/L 베이지 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라팬티세트'
|
| 2.0 | - '사계절 초극세사 속바지 사각팬티 L(90)_스킨 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트'
- '자연섬유 학생 가벼운 속바지 3부 성인팬티 10대여자속옷 XL(95)_블랙 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트'
- '[2021] 상어핑크 여아 면스판 속옷 (런닝 사각 삼각 선택) 삼각 80호 （11~12세） 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝팬티세트'
|
| 8.0 | - '[삐삐롱]가을맞이 신상 9부 잠옷 파자마 남아 여아 파자마파티 어린이집 13_팝베어 좌우사편면_80 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어'
- '국내 면 주니어 아동잠옷 여아 남아 유아 초등학생 키즈 파자마파티 레브마인 반팔 상하 세트_70_스위트야미 여아_85 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어'
- '무냐무냐GFM남홈웨어긴팔세트07 MDGBBMJF15 80 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 잠옷/홈웨어'
|
| 3.0 | - '순면 배변 훈련 팬티 (2장 1세트) 203575 아기배변팬티 유아배변팬티 D상어M 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티'
- '[씨엘스토리] 캐릭터 아동팬티 런닝 남아 여아 세트 타요 뽀로로 슈퍼잭 13_타요 여아런닝_75 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티'
- 'Per1109 유아 아기 중 3장1세트 단색파스텔팬티 남아 여아 204917 펀칭팬티 옐로우90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 배변훈련팬티'
|
| 1.0 | - '유아 민소매 나시 아기 밤부런닝 1+1 07_틴트 밤부 무형광 런닝_04_체키 밤부 무형광 런닝_120호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝'
- '[무냐무냐](신세계김해점)[주니어관] HFM여주텐셀모달브라101 70호 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝'
- '[삐삐롱]23S신상 사계절 무형광 여아 런닝 팬티 드로즈 반팔티 모음전 06_체리키티_롱드로즈 면스판_65 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 러닝'
|
| 4.0 | - '주니어 여학생 여아 브라 속옷 순면 1 2 3 단계 초등 중 고등 학생 스포츠 런닝브라 1단계_17_런닝브라 GSR1525_팬티 / 90 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라'
- '주니어 브라 스포츠브라 초등 학생 브라 속옷 어린이 브래지어 1단계 런닝_BB100_텐셀(6620) 화이트 2XL 95 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라'
- '여아 여름 초딩브라 2단계 노푸쉬 A컵 75A_그레이 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 브라'
|
| 0.0 | - '피카부 실내복 유아 아기 키즈 신생아 가을 여자 아기옷 남자 아동내복세트 PK 뉴모달세트(실내복상하)_민트_S (유아복 5호 12-14kg) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복'
- '피카부 유아 아기 실내복 크리스마스 내복 키즈 기모 신생아 내의 봄 여름 가을 겨울 ★BEST★츄츄세트(슬림핏)_진회색_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복'
- '피카부 실내복 가을 겨울 봄 돌아기 유아 내복 이든세트_브라운_XS 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복'
|
| 7.0 | - '유아 부들부들 밍크털 겨울 아기수면조끼 수면가디건 몽몽 구름수면조끼_핑크_2XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼'
- '사계절 아기 수면조끼 실내 유아 신생아 겨울 수면조끼 25종 작은곰 수면조끼_베이지_XL 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼'
- '아기 수면조끼 아동 실내조끼 여아 남아 보온 가을 겨울 간절기 돌아기 누빔조끼 수면잠옷 4) 보아털 반조끼_1-6) 민트_11호(4~5세) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 수면조끼'
|
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 1.0 |
## 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_cate_bc18")
# Run inference
preds = model("아기 가을 겨울 유아 히트텍 발열내의 실내복 따수웜내의(바로배송)_크림_XL(11호) 출산/육아 > 유아동언더웨어/잠옷 > 내의/내복")
```
## Training Details
### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median | Max |
|:-------------|:----|:--------|:----|
| Word count | 7 | 15.4771 | 28 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0 | 70 |
| 1.0 | 70 |
| 2.0 | 70 |
| 3.0 | 70 |
| 4.0 | 70 |
| 5.0 | 70 |
| 6.0 | 70 |
| 7.0 | 70 |
| 8.0 | 70 |
| 9.0 | 70 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (256, 256)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 50
- 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0073 | 1 | 0.4833 | - |
| 0.3650 | 50 | 0.4883 | - |
| 0.7299 | 100 | 0.3506 | - |
| 1.0949 | 150 | 0.1976 | - |
| 1.4599 | 200 | 0.119 | - |
| 1.8248 | 250 | 0.089 | - |
| 2.1898 | 300 | 0.0664 | - |
| 2.5547 | 350 | 0.0492 | - |
| 2.9197 | 400 | 0.018 | - |
| 3.2847 | 450 | 0.012 | - |
| 3.6496 | 500 | 0.0084 | - |
| 4.0146 | 550 | 0.0005 | - |
| 4.3796 | 600 | 0.0003 | - |
| 4.7445 | 650 | 0.0002 | - |
| 5.1095 | 700 | 0.0002 | - |
| 5.4745 | 750 | 0.0002 | - |
| 5.8394 | 800 | 0.0001 | - |
| 6.2044 | 850 | 0.0001 | - |
| 6.5693 | 900 | 0.0001 | - |
| 6.9343 | 950 | 0.0001 | - |
| 7.2993 | 1000 | 0.0001 | - |
| 7.6642 | 1050 | 0.0001 | - |
| 8.0292 | 1100 | 0.0001 | - |
| 8.3942 | 1150 | 0.0001 | - |
| 8.7591 | 1200 | 0.0001 | - |
| 9.1241 | 1250 | 0.0001 | - |
| 9.4891 | 1300 | 0.0001 | - |
| 9.8540 | 1350 | 0.0001 | - |
| 10.2190 | 1400 | 0.0001 | - |
| 10.5839 | 1450 | 0.0001 | - |
| 10.9489 | 1500 | 0.0001 | - |
| 11.3139 | 1550 | 0.0001 | - |
| 11.6788 | 1600 | 0.0001 | - |
| 12.0438 | 1650 | 0.0001 | - |
| 12.4088 | 1700 | 0.0 | - |
| 12.7737 | 1750 | 0.0 | - |
| 13.1387 | 1800 | 0.0 | - |
| 13.5036 | 1850 | 0.0 | - |
| 13.8686 | 1900 | 0.0 | - |
| 14.2336 | 1950 | 0.0 | - |
| 14.5985 | 2000 | 0.0 | - |
| 14.9635 | 2050 | 0.0 | - |
| 15.3285 | 2100 | 0.0 | - |
| 15.6934 | 2150 | 0.0 | - |
| 16.0584 | 2200 | 0.0 | - |
| 16.4234 | 2250 | 0.0 | - |
| 16.7883 | 2300 | 0.0 | - |
| 17.1533 | 2350 | 0.0 | - |
| 17.5182 | 2400 | 0.0 | - |
| 17.8832 | 2450 | 0.0 | - |
| 18.2482 | 2500 | 0.0 | - |
| 18.6131 | 2550 | 0.0 | - |
| 18.9781 | 2600 | 0.0 | - |
| 19.3431 | 2650 | 0.0 | - |
| 19.7080 | 2700 | 0.0 | - |
| 20.0730 | 2750 | 0.0 | - |
| 20.4380 | 2800 | 0.0 | - |
| 20.8029 | 2850 | 0.0 | - |
| 21.1679 | 2900 | 0.0012 | - |
| 21.5328 | 2950 | 0.0001 | - |
| 21.8978 | 3000 | 0.0 | - |
| 22.2628 | 3050 | 0.0 | - |
| 22.6277 | 3100 | 0.0 | - |
| 22.9927 | 3150 | 0.0 | - |
| 23.3577 | 3200 | 0.0 | - |
| 23.7226 | 3250 | 0.0 | - |
| 24.0876 | 3300 | 0.0 | - |
| 24.4526 | 3350 | 0.0 | - |
| 24.8175 | 3400 | 0.0 | - |
| 25.1825 | 3450 | 0.0 | - |
| 25.5474 | 3500 | 0.0 | - |
| 25.9124 | 3550 | 0.0 | - |
| 26.2774 | 3600 | 0.0 | - |
| 26.6423 | 3650 | 0.0 | - |
| 27.0073 | 3700 | 0.0 | - |
| 27.3723 | 3750 | 0.0 | - |
| 27.7372 | 3800 | 0.0 | - |
| 28.1022 | 3850 | 0.0 | - |
| 28.4672 | 3900 | 0.0 | - |
| 28.8321 | 3950 | 0.0 | - |
| 29.1971 | 4000 | 0.0 | - |
| 29.5620 | 4050 | 0.0 | - |
| 29.9270 | 4100 | 0.0 | - |
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.19.1
## Citation
### BibTeX
```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}
}
```