diff --git "a/README.md" "b/README.md" --- "a/README.md" +++ "b/README.md" @@ -1,199 +1,295 @@ --- library_name: transformers -tags: [] +license: other +base_model: nvidia/mit-b0 +tags: +- vision +- image-segmentation +- generated_from_trainer +model-index: +- name: segformer-b0-finetuned-segments-Eduardo-food103-kaggle + results: [] --- -# Model Card for Model ID - - - - - -## Model Details - -### Model Description - - - -This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated. - -- **Developed by:** [More Information Needed] -- **Funded by [optional]:** [More Information Needed] -- **Shared by [optional]:** [More Information Needed] -- **Model type:** [More Information Needed] -- **Language(s) (NLP):** [More Information Needed] -- **License:** [More Information Needed] -- **Finetuned from model [optional]:** [More Information Needed] - -### Model Sources [optional] - - - -- **Repository:** [More Information Needed] -- **Paper [optional]:** [More Information Needed] -- **Demo [optional]:** [More Information Needed] - -## Uses - - - -### Direct Use - - - -[More Information Needed] - -### Downstream Use [optional] - - - -[More Information Needed] - -### Out-of-Scope Use - - - -[More Information Needed] - -## Bias, Risks, and Limitations - - - -[More Information Needed] - -### Recommendations - - - -Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations. - -## How to Get Started with the Model - -Use the code below to get started with the model. - -[More Information Needed] - -## Training Details - -### Training Data - - - -[More Information Needed] - -### Training Procedure - - - -#### Preprocessing [optional] - -[More Information Needed] - - -#### Training Hyperparameters - -- **Training regime:** [More Information Needed] - -#### Speeds, Sizes, Times [optional] - - - -[More Information Needed] - -## Evaluation - - - -### Testing Data, Factors & Metrics - -#### Testing Data - - - -[More Information Needed] - -#### Factors - - - -[More Information Needed] - -#### Metrics - - - -[More Information Needed] - -### Results - -[More Information Needed] - -#### Summary - - - -## Model Examination [optional] - - - -[More Information Needed] - -## Environmental Impact - - - -Carbon emissions can be estimated using the [Machine Learning Impact calculator](https://mlco2.github.io/impact#compute) presented in [Lacoste et al. (2019)](https://arxiv.org/abs/1910.09700). - -- **Hardware Type:** [More Information Needed] -- **Hours used:** [More Information Needed] -- **Cloud Provider:** [More Information Needed] -- **Compute Region:** [More Information Needed] -- **Carbon Emitted:** [More Information Needed] - -## Technical Specifications [optional] - -### Model Architecture and Objective - -[More Information Needed] - -### Compute Infrastructure - -[More Information Needed] - -#### Hardware - -[More Information Needed] - -#### Software - -[More Information Needed] - -## Citation [optional] - - - -**BibTeX:** - -[More Information Needed] - -**APA:** - -[More Information Needed] - -## Glossary [optional] - - - -[More Information Needed] - -## More Information [optional] - -[More Information Needed] - -## Model Card Authors [optional] - -[More Information Needed] - -## Model Card Contact - -[More Information Needed] \ No newline at end of file + + +# segformer-b0-finetuned-segments-Eduardo-food103-kaggle + +This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co./nvidia/mit-b0) on the EduardoPacheco/FoodSeg103 dataset. +It achieves the following results on the evaluation set: +- Loss: 1.2652 +- Mean Iou: 0.1802 +- Mean Accuracy: 0.2601 +- Overall Accuracy: 0.4747 +- Accuracy Background: nan +- Accuracy Candy: 0.0 +- Accuracy Egg tart: nan +- Accuracy French fries: 0.4306 +- Accuracy Chocolate: 0.0 +- Accuracy Biscuit: 0.6243 +- Accuracy Popcorn: nan +- Accuracy Pudding: nan +- Accuracy Ice cream: 0.4318 +- Accuracy Cheese butter: 0.0 +- Accuracy Cake: 0.5778 +- Accuracy Wine: 0.0 +- Accuracy Milkshake: 0.0 +- Accuracy Coffee: 0.0 +- Accuracy Juice: 0.1272 +- Accuracy Milk: 0.0 +- Accuracy Tea: 0.0 +- Accuracy Almond: 0.0 +- Accuracy Red beans: nan +- Accuracy Cashew: nan +- Accuracy Dried cranberries: 0.0 +- Accuracy Soy: nan +- Accuracy Walnut: 0.0 +- Accuracy Peanut: nan +- Accuracy Egg: 0.3224 +- Accuracy Apple: 0.0 +- Accuracy Date: nan +- Accuracy Apricot: nan +- Accuracy Avocado: 0.0 +- Accuracy Banana: 0.3704 +- Accuracy Strawberry: 0.8365 +- Accuracy Cherry: 0.0 +- Accuracy Blueberry: 0.7801 +- Accuracy Raspberry: 0.0 +- Accuracy Mango: nan +- Accuracy Olives: nan +- Accuracy Peach: nan +- Accuracy Lemon: 0.7630 +- Accuracy Pear: nan +- Accuracy Fig: nan +- Accuracy Pineapple: nan +- Accuracy Grape: 0.0010 +- Accuracy Kiwi: 0.0 +- Accuracy Melon: nan +- Accuracy Orange: 0.1943 +- Accuracy Watermelon: nan +- Accuracy Steak: 0.5138 +- Accuracy Pork: 0.4177 +- Accuracy Chicken duck: 0.3722 +- Accuracy Sausage: 0.0644 +- Accuracy Fried meat: 0.0 +- Accuracy Lamb: 0.0 +- Accuracy Sauce: 0.3409 +- Accuracy Crab: nan +- Accuracy Fish: 0.3988 +- Accuracy Shellfish: 0.0 +- Accuracy Shrimp: 0.0634 +- Accuracy Soup: 0.0 +- Accuracy Bread: 0.7295 +- Accuracy Corn: 0.8921 +- Accuracy Hamburg: nan +- Accuracy Pizza: 0.0 +- Accuracy hanamaki baozi: 0.0 +- Accuracy Wonton dumplings: 0.0 +- Accuracy Pasta: 0.0090 +- Accuracy Noodles: 0.9399 +- Accuracy Rice: 0.8241 +- Accuracy Pie: 0.2036 +- Accuracy Tofu: nan +- Accuracy Eggplant: nan +- Accuracy Potato: 0.6910 +- Accuracy Garlic: 0.0 +- Accuracy Cauliflower: 0.2696 +- Accuracy Tomato: 0.7094 +- Accuracy Kelp: nan +- Accuracy Seaweed: nan +- Accuracy Spring onion: 0.0 +- Accuracy Rape: nan +- Accuracy Ginger: 0.0 +- Accuracy Okra: nan +- Accuracy Lettuce: 0.4304 +- Accuracy Pumpkin: 0.0 +- Accuracy Cucumber: 0.6155 +- Accuracy White radish: 0.0 +- Accuracy Carrot: 0.9291 +- Accuracy Asparagus: 0.5180 +- Accuracy Bamboo shoots: nan +- Accuracy Broccoli: 0.9373 +- Accuracy Celery stick: 0.4540 +- Accuracy Cilantro mint: 0.6241 +- Accuracy Snow peas: 0.0 +- Accuracy cabbage: 0.0 +- Accuracy Bean sprouts: nan +- Accuracy Onion: 0.0001 +- Accuracy Pepper: 0.0239 +- Accuracy Green beans: 0.7608 +- Accuracy French beans: 0.7929 +- Accuracy King oyster mushroom: nan +- Accuracy Shiitake: 0.0 +- Accuracy Enoki mushroom: nan +- Accuracy Oyster mushroom: nan +- Accuracy White button mushroom: 0.0005 +- Accuracy Salad: 0.0 +- Accuracy Other ingredients: 0.0 +- Iou Background: 0.0 +- Iou Candy: 0.0 +- Iou Egg tart: nan +- Iou French fries: 0.3766 +- Iou Chocolate: 0.0 +- Iou Biscuit: 0.4593 +- Iou Popcorn: nan +- Iou Pudding: nan +- Iou Ice cream: 0.3305 +- Iou Cheese butter: 0.0 +- Iou Cake: 0.4025 +- Iou Wine: 0.0 +- Iou Milkshake: 0.0 +- Iou Coffee: 0.0 +- Iou Juice: 0.1006 +- Iou Milk: 0.0 +- Iou Tea: 0.0 +- Iou Almond: 0.0 +- Iou Red beans: nan +- Iou Cashew: nan +- Iou Dried cranberries: 0.0 +- Iou Soy: nan +- Iou Walnut: 0.0 +- Iou Peanut: nan +- Iou Egg: 0.2855 +- Iou Apple: 0.0 +- Iou Date: nan +- Iou Apricot: nan +- Iou Avocado: 0.0 +- Iou Banana: 0.3665 +- Iou Strawberry: 0.5664 +- Iou Cherry: 0.0 +- Iou Blueberry: 0.4886 +- Iou Raspberry: 0.0 +- Iou Mango: nan +- Iou Olives: nan +- Iou Peach: nan +- Iou Lemon: 0.4391 +- Iou Pear: nan +- Iou Fig: nan +- Iou Pineapple: nan +- Iou Grape: 0.0008 +- Iou Kiwi: 0.0 +- Iou Melon: nan +- Iou Orange: 0.1891 +- Iou Watermelon: nan +- Iou Steak: 0.3666 +- Iou Pork: 0.1549 +- Iou Chicken duck: 0.2185 +- Iou Sausage: 0.0554 +- Iou Fried meat: 0.0 +- Iou Lamb: 0.0 +- Iou Sauce: 0.1774 +- Iou Crab: nan +- Iou Fish: 0.3153 +- Iou Shellfish: 0.0 +- Iou Shrimp: 0.0572 +- Iou Soup: 0.0 +- Iou Bread: 0.4128 +- Iou Corn: 0.5727 +- Iou Hamburg: nan +- Iou Pizza: 0.0 +- Iou hanamaki baozi: 0.0 +- Iou Wonton dumplings: 0.0 +- Iou Pasta: 0.0090 +- Iou Noodles: 0.5811 +- Iou Rice: 0.6384 +- Iou Pie: 0.1338 +- Iou Tofu: nan +- Iou Eggplant: nan +- Iou Potato: 0.3989 +- Iou Garlic: 0.0 +- Iou Cauliflower: 0.2088 +- Iou Tomato: 0.4207 +- Iou Kelp: nan +- Iou Seaweed: nan +- Iou Spring onion: 0.0 +- Iou Rape: nan +- Iou Ginger: 0.0 +- Iou Okra: nan +- Iou Lettuce: 0.2753 +- Iou Pumpkin: 0.0 +- Iou Cucumber: 0.3021 +- Iou White radish: 0.0 +- Iou Carrot: 0.7069 +- Iou Asparagus: 0.3869 +- Iou Bamboo shoots: nan +- Iou Broccoli: 0.8001 +- Iou Celery stick: 0.3881 +- Iou Cilantro mint: 0.5323 +- Iou Snow peas: 0.0 +- Iou cabbage: 0.0 +- Iou Bean sprouts: nan +- Iou Onion: 0.0001 +- Iou Pepper: 0.0235 +- Iou Green beans: 0.5963 +- Iou French beans: 0.5993 +- Iou King oyster mushroom: nan +- Iou Shiitake: 0.0 +- Iou Enoki mushroom: nan +- Iou Oyster mushroom: nan +- Iou White button mushroom: 0.0005 +- Iou Salad: 0.0 +- Iou Other ingredients: 0.0 + +## Model description + +More information needed + +## Intended uses & limitations + +More information needed + +## Training and evaluation data + +More information needed + +## Training procedure + +### Training hyperparameters + +The following hyperparameters were used during training: +- learning_rate: 6e-05 +- train_batch_size: 16 +- eval_batch_size: 16 +- seed: 42 +- optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments +- lr_scheduler_type: linear +- num_epochs: 50 + +### Training results + +| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Background | Accuracy Candy | Accuracy Egg tart | Accuracy French fries | Accuracy Chocolate | Accuracy Biscuit | Accuracy Popcorn | Accuracy Pudding | Accuracy Ice cream | Accuracy Cheese butter | Accuracy Cake | Accuracy Wine | Accuracy Milkshake | Accuracy Coffee | Accuracy Juice | Accuracy Milk | Accuracy Tea | Accuracy Almond | Accuracy Red beans | Accuracy Cashew | Accuracy Dried cranberries | Accuracy Soy | Accuracy Walnut | Accuracy Peanut | Accuracy Egg | Accuracy Apple | Accuracy Date | Accuracy Apricot | Accuracy Avocado | Accuracy Banana | Accuracy Strawberry | Accuracy Cherry | Accuracy Blueberry | Accuracy Raspberry | Accuracy Mango | Accuracy Olives | Accuracy Peach | Accuracy Lemon | Accuracy Pear | Accuracy Fig | Accuracy Pineapple | Accuracy Grape | Accuracy Kiwi | Accuracy Melon | Accuracy Orange | Accuracy Watermelon | Accuracy Steak | Accuracy Pork | Accuracy Chicken duck | Accuracy Sausage | Accuracy Fried meat | Accuracy Lamb | Accuracy Sauce | Accuracy Crab | Accuracy Fish | Accuracy Shellfish | Accuracy Shrimp | Accuracy Soup | Accuracy Bread | Accuracy Corn | Accuracy Hamburg | Accuracy Pizza | Accuracy hanamaki baozi | Accuracy Wonton dumplings | Accuracy Pasta | Accuracy Noodles | Accuracy Rice | Accuracy Pie | Accuracy Tofu | Accuracy Eggplant | Accuracy Potato | Accuracy Garlic | Accuracy Cauliflower | Accuracy Tomato | Accuracy Kelp | Accuracy Seaweed | Accuracy Spring onion | Accuracy Rape | Accuracy Ginger | Accuracy Okra | Accuracy Lettuce | Accuracy Pumpkin | Accuracy Cucumber | Accuracy White radish | Accuracy Carrot | Accuracy Asparagus | Accuracy Bamboo shoots | Accuracy Broccoli | Accuracy Celery stick | Accuracy Cilantro mint | Accuracy Snow peas | Accuracy cabbage | Accuracy Bean sprouts | Accuracy Onion | Accuracy Pepper | Accuracy Green beans | Accuracy French beans | Accuracy King oyster mushroom | Accuracy Shiitake | Accuracy Enoki mushroom | Accuracy Oyster mushroom | Accuracy White button mushroom | Accuracy Salad | Accuracy Other ingredients | Iou Background | Iou Candy | Iou Egg tart | Iou French fries | Iou Chocolate | Iou Biscuit | Iou Popcorn | Iou Pudding | Iou Ice cream | Iou Cheese butter | Iou Cake | Iou Wine | Iou Milkshake | Iou Coffee | Iou Juice | Iou Milk | Iou Tea | Iou Almond | Iou Red beans | Iou Cashew | Iou Dried cranberries | Iou Soy | Iou Walnut | Iou Peanut | Iou Egg | Iou Apple | Iou Date | Iou Apricot | Iou Avocado | Iou Banana | Iou Strawberry | Iou Cherry | Iou Blueberry | Iou Raspberry | Iou Mango | Iou Olives | Iou Peach | Iou Lemon | Iou Pear | Iou Fig | Iou Pineapple | Iou Grape | Iou Kiwi | Iou Melon | Iou Orange | Iou Watermelon | Iou Steak | Iou Pork | Iou Chicken duck | Iou Sausage | Iou Fried meat | Iou Lamb | Iou Sauce | Iou Crab | Iou Fish | Iou Shellfish | Iou Shrimp | Iou Soup | Iou Bread | Iou Corn | Iou Hamburg | Iou Pizza | Iou hanamaki baozi | Iou Wonton dumplings | Iou Pasta | Iou Noodles | Iou Rice | Iou Pie | Iou Tofu | Iou Eggplant | Iou Potato | Iou Garlic | Iou Cauliflower | Iou Tomato | Iou Kelp | Iou Seaweed | Iou Spring onion | Iou Rape | Iou Ginger | Iou Okra | Iou Lettuce | Iou Pumpkin | Iou Cucumber | Iou White radish | Iou Carrot | Iou Asparagus | Iou Bamboo shoots | Iou Broccoli | Iou Celery stick | Iou Cilantro mint | Iou Snow peas | Iou cabbage | Iou Bean sprouts | Iou Onion | Iou Pepper | Iou Green beans | Iou French beans | Iou King oyster mushroom | Iou Shiitake | Iou Enoki mushroom | Iou Oyster mushroom | Iou White button mushroom | Iou Salad | Iou Other ingredients | +|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:-------------------:|:--------------:|:-----------------:|:---------------------:|:------------------:|:----------------:|:----------------:|:----------------:|:------------------:|:----------------------:|:-------------:|:-------------:|:------------------:|:---------------:|:--------------:|:-------------:|:------------:|:---------------:|:------------------:|:---------------:|:--------------------------:|:------------:|:---------------:|:---------------:|:------------:|:--------------:|:-------------:|:----------------:|:----------------:|:---------------:|:-------------------:|:---------------:|:------------------:|:------------------:|:--------------:|:---------------:|:--------------:|:--------------:|:-------------:|:------------:|:------------------:|:--------------:|:-------------:|:--------------:|:---------------:|:-------------------:|:--------------:|:-------------:|:---------------------:|:----------------:|:-------------------:|:-------------:|:--------------:|:-------------:|:-------------:|:------------------:|:---------------:|:-------------:|:--------------:|:-------------:|:----------------:|:--------------:|:------------------------:|:-------------------------:|:--------------:|:----------------:|:-------------:|:------------:|:-------------:|:-----------------:|:---------------:|:---------------:|:--------------------:|:---------------:|:-------------:|:----------------:|:---------------------:|:-------------:|:---------------:|:-------------:|:----------------:|:----------------:|:-----------------:|:---------------------:|:---------------:|:------------------:|:----------------------:|:-----------------:|:---------------------:|:----------------------:|:------------------:|:-----------------:|:---------------------:|:--------------:|:---------------:|:--------------------:|:---------------------:|:-----------------------------:|:-----------------:|:-----------------------:|:------------------------:|:------------------------------:|:--------------:|:--------------------------:|:--------------:|:---------:|:------------:|:----------------:|:-------------:|:-----------:|:-----------:|:-----------:|:-------------:|:-----------------:|:--------:|:--------:|:-------------:|:----------:|:---------:|:--------:|:-------:|:----------:|:-------------:|:----------:|:---------------------:|:-------:|:----------:|:----------:|:-------:|:---------:|:--------:|:-----------:|:-----------:|:----------:|:--------------:|:----------:|:-------------:|:-------------:|:---------:|:----------:|:---------:|:---------:|:--------:|:-------:|:-------------:|:---------:|:--------:|:---------:|:----------:|:--------------:|:---------:|:--------:|:----------------:|:-----------:|:--------------:|:--------:|:---------:|:--------:|:--------:|:-------------:|:----------:|:--------:|:---------:|:--------:|:-----------:|:---------:|:-------------------:|:--------------------:|:---------:|:-----------:|:--------:|:-------:|:--------:|:------------:|:----------:|:----------:|:---------------:|:----------:|:--------:|:-----------:|:----------------:|:--------:|:----------:|:--------:|:-----------:|:-----------:|:------------:|:----------------:|:----------:|:-------------:|:-----------------:|:------------:|:----------------:|:-----------------:|:-------------:|:------------:|:----------------:|:---------:|:----------:|:---------------:|:----------------:|:------------------------:|:------------:|:------------------:|:-------------------:|:-------------------------:|:---------:|:---------------------:| +| 3.0743 | 2.0 | 100 | 2.8348 | 0.0205 | 0.0602 | 0.1847 | nan | 0.0 | nan | 0.0001 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0287 | 0.0 | 0.0982 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0313 | 0.0 | 0.0067 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0037 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2008 | 0.1055 | 0.3318 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0148 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.8379 | 0.8610 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0006 | 0.0022 | 0.0001 | nan | nan | 0.0200 | 0.0 | 0.0 | 0.0671 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.6400 | 0.0 | nan | 0.9463 | 0.0 | 0.0001 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1942 | 0.0 | 0.0037 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0001 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0260 | 0.0 | 0.0329 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0307 | 0.0 | 0.0067 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0037 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1436 | 0.0440 | 0.1317 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0077 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1830 | 0.3050 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0006 | 0.0022 | 0.0001 | nan | nan | 0.0197 | 0.0 | 0.0 | 0.0581 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2868 | 0.0 | nan | 0.2596 | 0.0 | 0.0001 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0562 | 0.0 | 0.0037 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 2.3909 | 4.0 | 200 | 2.2090 | 0.0337 | 0.0742 | 0.2374 | nan | 0.0 | nan | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0561 | 0.0 | 0.0119 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.1595 | 0.0 | 0.0042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1826 | 0.0254 | 0.6783 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0027 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.8883 | 0.8312 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0024 | 0.2729 | 0.0 | nan | nan | 0.2563 | 0.0 | 0.0 | 0.5526 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0008 | 0.0 | 0.5419 | 0.0 | nan | 0.9427 | 0.0 | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0045 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0478 | 0.0 | 0.0087 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.1529 | 0.0 | 0.0042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1426 | 0.0180 | 0.1871 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0025 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1996 | 0.4668 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0024 | 0.2554 | 0.0 | nan | nan | 0.1354 | 0.0 | 0.0 | 0.2186 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0008 | 0.0 | 0.3349 | 0.0 | nan | 0.3147 | 0.0 | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0044 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 2.0197 | 6.0 | 300 | 1.9488 | 0.0463 | 0.0958 | 0.2895 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.2713 | 0.0 | 0.0595 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.1756 | 0.0 | 0.0524 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4306 | 0.0105 | 0.6532 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0608 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.8068 | 0.9085 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1419 | 0.4677 | 0.0001 | nan | nan | 0.5058 | 0.0 | 0.0 | 0.5414 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0003 | 0.0 | 0.0045 | 0.0 | 0.8260 | 0.0 | nan | 0.9342 | 0.0 | 0.0087 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1301 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.1877 | 0.0 | 0.0446 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.1633 | 0.0 | 0.0524 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2501 | 0.0086 | 0.2227 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0488 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2777 | 0.3783 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1376 | 0.3555 | 0.0001 | nan | nan | 0.2047 | 0.0 | 0.0 | 0.2227 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0003 | 0.0 | 0.0044 | 0.0 | 0.3947 | 0.0 | nan | 0.3449 | 0.0 | 0.0081 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1200 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.8099 | 8.0 | 400 | 1.7813 | 0.0699 | 0.1241 | 0.3339 | nan | 0.0 | nan | 0.0049 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.5082 | 0.0 | 0.0946 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.4840 | 0.0 | 0.2879 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5948 | 0.0401 | 0.5210 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1161 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.8825 | 0.8880 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3815 | 0.5919 | 0.0174 | nan | nan | 0.5520 | 0.0 | 0.0 | 0.6421 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0111 | 0.0 | 0.0552 | 0.0 | 0.8486 | 0.0 | nan | 0.9028 | 0.0 | 0.1115 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5217 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0049 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.3062 | 0.0 | 0.0710 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.3947 | 0.0 | 0.2858 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3334 | 0.0327 | 0.2261 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0994 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2591 | 0.4316 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3262 | 0.4505 | 0.0159 | nan | nan | 0.2326 | 0.0 | 0.0 | 0.2791 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0105 | 0.0 | 0.0491 | 0.0 | 0.4528 | 0.0 | nan | 0.4833 | 0.0 | 0.0857 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3439 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.6391 | 10.0 | 500 | 1.6733 | 0.0817 | 0.1455 | 0.3603 | nan | 0.0 | nan | 0.0645 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.6100 | 0.0 | 0.1988 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5457 | 0.0 | 0.4580 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4760 | 0.0529 | 0.6903 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1535 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7493 | 0.8931 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.8703 | 0.6799 | 0.0244 | nan | nan | 0.6092 | 0.0 | 0.0 | 0.7224 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1403 | 0.0 | 0.1777 | 0.0 | 0.8784 | 0.0 | nan | 0.9523 | 0.0 | 0.0701 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0021 | 0.5987 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0645 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.3336 | 0.0 | 0.1505 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.4151 | 0.0 | 0.4210 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2888 | 0.0427 | 0.2476 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1019 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3239 | 0.4371 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.4980 | 0.5435 | 0.0228 | nan | nan | 0.2628 | 0.0 | 0.0 | 0.2874 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1168 | 0.0 | 0.1319 | 0.0 | 0.4664 | 0.0 | nan | 0.4838 | 0.0 | 0.0665 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0021 | 0.3396 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.5003 | 12.0 | 600 | 1.5708 | 0.0911 | 0.1585 | 0.3836 | nan | 0.0 | nan | 0.1117 | 0.0 | 0.0000 | nan | nan | 0.5290 | 0.0 | 0.4252 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.6039 | 0.0 | 0.5937 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0003 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4617 | 0.0541 | 0.7244 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2329 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7481 | 0.8875 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9016 | 0.7359 | 0.0671 | nan | nan | 0.6568 | 0.0 | 0.0 | 0.6987 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1044 | 0.0 | 0.3005 | 0.0 | 0.9165 | 0.0 | nan | 0.9585 | 0.0 | 0.1081 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0369 | 0.7114 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.1087 | 0.0 | 0.0000 | nan | nan | 0.3467 | 0.0 | 0.3241 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.4400 | 0.0 | 0.4951 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0003 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3061 | 0.0408 | 0.2452 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1463 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3686 | 0.4975 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.4306 | 0.5853 | 0.0586 | nan | nan | 0.2935 | 0.0 | 0.0 | 0.2956 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0914 | 0.0 | 0.1950 | 0.0 | 0.4723 | 0.0 | nan | 0.5160 | 0.0 | 0.1012 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0369 | 0.3420 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.3785 | 14.0 | 700 | 1.5088 | 0.1038 | 0.1717 | 0.4004 | nan | 0.0 | nan | 0.2097 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.6613 | 0.0 | 0.4896 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.7372 | 0.0 | 0.6057 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0006 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.7117 | 0.0719 | 0.4464 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2664 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7923 | 0.8709 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.8876 | 0.7375 | 0.0547 | nan | nan | 0.6836 | 0.0 | 0.0 | 0.7176 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0909 | 0.0 | 0.4803 | 0.0 | 0.8698 | 0.0 | nan | 0.9530 | 0.0 | 0.3286 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0998 | 0.7697 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2072 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.3808 | 0.0 | 0.2949 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5131 | 0.0 | 0.4802 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0006 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3534 | 0.0500 | 0.2060 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1549 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3116 | 0.5098 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5479 | 0.6473 | 0.0461 | nan | nan | 0.2996 | 0.0 | 0.0 | 0.3857 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0771 | 0.0 | 0.1800 | 0.0 | 0.6088 | 0.0 | nan | 0.6375 | 0.0 | 0.2859 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0994 | 0.4033 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.294 | 16.0 | 800 | 1.4558 | 0.1113 | 0.1828 | 0.4227 | nan | 0.0 | nan | 0.2572 | 0.0 | 0.0329 | nan | nan | 0.5717 | 0.0 | 0.5230 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.7915 | 0.0 | 0.6640 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0080 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.6006 | 0.0221 | 0.5932 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3162 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7881 | 0.9033 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9399 | 0.7554 | 0.2328 | nan | nan | 0.7287 | 0.0 | 0.0 | 0.7053 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1413 | 0.0 | 0.5462 | 0.0 | 0.9060 | 0.0 | nan | 0.9352 | 0.0 | 0.4242 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.1661 | 0.7889 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2497 | 0.0 | 0.0328 | nan | nan | 0.3559 | 0.0 | 0.4033 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5375 | 0.0 | 0.5131 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0079 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3794 | 0.0185 | 0.2317 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1616 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3800 | 0.4868 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.4720 | 0.6189 | 0.1597 | nan | nan | 0.3251 | 0.0 | 0.0 | 0.3691 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1186 | 0.0 | 0.1906 | 0.0 | 0.5726 | 0.0 | nan | 0.7077 | 0.0 | 0.3816 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.1644 | 0.3980 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.2046 | 18.0 | 900 | 1.4014 | 0.1155 | 0.1863 | 0.4194 | nan | 0.0 | nan | 0.2933 | 0.0 | 0.0198 | nan | nan | 0.5405 | 0.0 | 0.6386 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.8117 | 0.0 | 0.7082 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.1411 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5770 | 0.1161 | 0.5668 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.2565 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7633 | 0.8973 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9126 | 0.8197 | 0.1108 | nan | nan | 0.6742 | 0.0 | 0.0 | 0.6883 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1301 | 0.0 | 0.5191 | 0.0 | 0.9047 | 0.0 | nan | 0.9620 | 0.0 | 0.4035 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.3553 | 0.7870 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2823 | 0.0 | 0.0198 | nan | nan | 0.3716 | 0.0 | 0.3537 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5204 | 0.0 | 0.4855 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.1225 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3578 | 0.0709 | 0.2400 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1633 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3355 | 0.5330 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5758 | 0.6213 | 0.0955 | nan | nan | 0.3270 | 0.0 | 0.0 | 0.4343 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1103 | 0.0 | 0.1892 | 0.0 | 0.5948 | 0.0 | nan | 0.6537 | 0.0 | 0.3325 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.3470 | 0.4121 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.1344 | 20.0 | 1000 | 1.3785 | 0.1266 | 0.1952 | 0.4294 | nan | 0.0 | nan | 0.2373 | 0.0 | 0.3018 | nan | nan | 0.4847 | 0.0 | 0.4273 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.7820 | 0.0 | 0.7205 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.3256 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.6213 | 0.1043 | 0.5865 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3247 | nan | 0.0014 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7017 | 0.8865 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9148 | 0.7947 | 0.2458 | nan | nan | 0.7256 | 0.0 | 0.0 | 0.6558 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2306 | 0.0 | 0.502 | 0.0 | 0.9247 | 0.0000 | nan | 0.9511 | 0.0 | 0.5027 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5001 | 0.7962 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2266 | 0.0 | 0.3006 | nan | nan | 0.3739 | 0.0 | 0.3433 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5544 | 0.0 | 0.4635 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.2632 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3645 | 0.0691 | 0.2186 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1892 | nan | 0.0014 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3798 | 0.5244 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5668 | 0.6284 | 0.1676 | nan | nan | 0.3261 | 0.0 | 0.0 | 0.4081 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1813 | 0.0 | 0.2012 | 0.0 | 0.5916 | 0.0000 | nan | 0.7066 | 0.0 | 0.4138 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.4775 | 0.4263 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.0517 | 22.0 | 1100 | 1.3645 | 0.1338 | 0.2041 | 0.4269 | nan | 0.0 | nan | 0.3728 | 0.0 | 0.4543 | nan | nan | 0.4337 | 0.0 | 0.5136 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0050 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.8190 | 0.0 | 0.7316 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.3455 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5305 | 0.3074 | 0.3844 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3778 | nan | 0.0545 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7443 | 0.8911 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9293 | 0.7950 | 0.2895 | nan | nan | 0.5530 | 0.0 | 0.0 | 0.6868 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3506 | 0.0 | 0.5886 | 0.0 | 0.9197 | 0.0004 | nan | 0.9224 | 0.0 | 0.5597 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5135 | 0.8227 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3406 | 0.0 | 0.4497 | nan | nan | 0.3343 | 0.0 | 0.3767 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0050 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5585 | 0.0 | 0.4889 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.2658 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3418 | 0.1370 | 0.1798 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1856 | nan | 0.0544 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3396 | 0.5303 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5530 | 0.5685 | 0.1565 | nan | nan | 0.3448 | 0.0 | 0.0 | 0.3950 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2386 | 0.0 | 0.1962 | 0.0 | 0.6705 | 0.0003 | nan | 0.7824 | 0.0 | 0.4880 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.4692 | 0.4523 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 1.002 | 24.0 | 1200 | 1.3366 | 0.1367 | 0.2101 | 0.4407 | nan | 0.0 | nan | 0.4157 | 0.0 | 0.4002 | nan | nan | 0.4631 | 0.0 | 0.6599 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0083 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.8217 | 0.0 | 0.7465 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4364 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.5992 | 0.3506 | 0.4107 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3745 | nan | 0.0332 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.6352 | 0.8838 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9437 | 0.8353 | 0.3749 | nan | nan | 0.6028 | 0.0 | 0.0 | 0.6688 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3007 | 0.0 | 0.5534 | 0.0 | 0.9173 | 0.0067 | nan | 0.9156 | 0.0016 | 0.5675 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5628 | 0.8444 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3723 | 0.0 | 0.3797 | nan | nan | 0.3212 | 0.0 | 0.3905 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0082 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5793 | 0.0 | 0.4229 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.3178 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3641 | 0.1509 | 0.1915 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1624 | nan | 0.0331 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.4094 | 0.5375 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5384 | 0.6072 | 0.2271 | nan | nan | 0.3624 | 0.0 | 0.0 | 0.4212 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2192 | 0.0 | 0.2359 | 0.0 | 0.6673 | 0.0061 | nan | 0.7928 | 0.0016 | 0.4832 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5161 | 0.3954 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.9601 | 26.0 | 1300 | 1.3235 | 0.1431 | 0.2185 | 0.4533 | nan | 0.0 | nan | 0.3727 | 0.0 | 0.5351 | nan | nan | 0.4104 | 0.0 | 0.5838 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0198 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0170 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.8296 | 0.0 | 0.7427 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.6209 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0018 | nan | 0.6467 | 0.2915 | 0.3753 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3799 | nan | 0.1427 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.6797 | 0.8865 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9584 | 0.8589 | 0.3156 | nan | nan | 0.7157 | 0.0 | 0.0 | 0.6950 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4195 | 0.0 | 0.5618 | 0.0 | 0.9107 | 0.0154 | nan | 0.9455 | 0.0137 | 0.5988 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.6030 | 0.8041 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3429 | 0.0 | 0.4997 | nan | nan | 0.2951 | 0.0 | 0.3867 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0194 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0160 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5678 | 0.0 | 0.4741 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4189 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0018 | nan | 0.3874 | 0.1504 | 0.1903 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1758 | nan | 0.1390 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3899 | 0.5670 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5247 | 0.6011 | 0.1963 | nan | nan | 0.3570 | 0.0 | 0.0 | 0.4087 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2751 | 0.0 | 0.2456 | 0.0 | 0.6684 | 0.0140 | nan | 0.7761 | 0.0136 | 0.5124 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5128 | 0.4578 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.9004 | 28.0 | 1400 | 1.3093 | 0.1544 | 0.2284 | 0.4643 | nan | 0.0 | nan | 0.3990 | 0.0 | 0.6161 | nan | nan | 0.4597 | 0.0 | 0.5647 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0389 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1254 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.8509 | 0.0 | 0.7481 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.6375 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0023 | nan | 0.4864 | 0.3993 | 0.4124 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.3915 | nan | 0.2759 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.7369 | 0.8780 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9323 | 0.8326 | 0.4204 | nan | nan | 0.6812 | 0.0 | 0.0226 | 0.6904 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4075 | 0.0 | 0.5925 | 0.0 | 0.9178 | 0.1118 | nan | 0.9264 | 0.0325 | 0.5953 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.6857 | 0.8047 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3616 | 0.0 | 0.5315 | nan | nan | 0.3465 | 0.0 | 0.4363 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0377 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1201 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5529 | 0.0 | 0.5020 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4050 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0023 | nan | 0.3530 | 0.1643 | 0.2149 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1910 | nan | 0.2637 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.4144 | 0.5727 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5756 | 0.6359 | 0.2171 | nan | nan | 0.3945 | 0.0 | 0.0226 | 0.4323 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2756 | 0.0 | 0.2432 | 0.0 | 0.6778 | 0.0954 | nan | 0.7853 | 0.0319 | 0.5121 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5807 | 0.4733 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.8806 | 30.0 | 1500 | 1.3100 | 0.1503 | 0.2256 | 0.4525 | nan | 0.0 | nan | 0.2870 | 0.0 | 0.5394 | nan | nan | 0.4341 | 0.0 | 0.6166 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0379 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0897 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0181 | 0.8377 | 0.0 | 0.7568 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.6469 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0376 | nan | 0.6430 | 0.3632 | 0.3481 | 0.0051 | 0.0 | 0.0 | 0.3621 | nan | 0.2185 | 0.0 | 0.0047 | 0.0 | 0.7461 | 0.8902 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9490 | 0.8313 | 0.1348 | nan | nan | 0.6775 | 0.0 | 0.0948 | 0.6984 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3586 | 0.0 | 0.5784 | 0.0 | 0.9167 | 0.2675 | nan | 0.9408 | 0.1259 | 0.5870 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.6281 | 0.7963 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.2649 | 0.0 | 0.4709 | nan | nan | 0.3543 | 0.0 | 0.4292 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0349 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0862 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0181 | 0.5662 | 0.0 | 0.4746 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4148 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0376 | nan | 0.3653 | 0.1486 | 0.1897 | 0.0049 | 0.0 | 0.0 | 0.1962 | nan | 0.2021 | 0.0 | 0.0046 | 0.0 | 0.3919 | 0.5379 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5718 | 0.5962 | 0.1021 | nan | nan | 0.3678 | 0.0 | 0.0948 | 0.4088 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2487 | 0.0 | 0.2692 | 0.0 | 0.6533 | 0.2165 | nan | 0.7697 | 0.1200 | 0.4900 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.5141 | 0.5056 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.8374 | 32.0 | 1600 | 1.2915 | 0.1622 | 0.2381 | 0.4646 | nan | 0.0 | nan | 0.3636 | 0.0 | 0.5336 | nan | nan | 0.4145 | 0.0 | 0.5974 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0593 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2162 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0211 | 0.8487 | 0.0 | 0.7534 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.6881 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0268 | nan | 0.5290 | 0.4341 | 0.3237 | 0.0119 | 0.0 | 0.0 | 0.3819 | nan | 0.3682 | 0.0 | 0.0225 | 0.0 | 0.7024 | 0.8740 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9442 | 0.8258 | 0.3258 | nan | nan | 0.7101 | 0.0 | 0.0799 | 0.6986 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4215 | 0.0 | 0.6245 | 0.0 | 0.9198 | 0.3102 | nan | 0.9391 | 0.1744 | 0.6258 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0003 | 0.7820 | 0.8265 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3275 | 0.0 | 0.4934 | nan | nan | 0.3302 | 0.0 | 0.4547 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0569 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.1984 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0211 | 0.5576 | 0.0 | 0.4898 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4156 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0268 | nan | 0.3619 | 0.1478 | 0.1973 | 0.0115 | 0.0 | 0.0 | 0.1898 | nan | 0.3109 | 0.0 | 0.0217 | 0.0 | 0.4059 | 0.5936 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5497 | 0.6429 | 0.1771 | nan | nan | 0.4014 | 0.0 | 0.0799 | 0.4223 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2730 | 0.0 | 0.2473 | 0.0 | 0.6841 | 0.2538 | nan | 0.7944 | 0.1644 | 0.5208 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0003 | 0.6338 | 0.5476 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.8074 | 34.0 | 1700 | 1.2847 | 0.1666 | 0.2443 | 0.4698 | nan | 0.0 | nan | 0.4483 | 0.0 | 0.6306 | nan | nan | 0.4461 | 0.0 | 0.5962 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0963 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2640 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0618 | 0.8261 | 0.0 | 0.7731 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7376 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0548 | nan | 0.5194 | 0.4242 | 0.3753 | 0.0271 | 0.0 | 0.0 | 0.3752 | nan | 0.3325 | 0.0 | 0.0375 | 0.0 | 0.6794 | 0.8898 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9473 | 0.8400 | 0.2828 | nan | nan | 0.7162 | 0.0 | 0.1561 | 0.6979 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4542 | 0.0 | 0.6122 | 0.0 | 0.9321 | 0.3669 | nan | 0.9227 | 0.2053 | 0.6300 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0009 | 0.6558 | 0.8199 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3856 | 0.0 | 0.4808 | nan | nan | 0.3494 | 0.0 | 0.4597 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0822 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2398 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0618 | 0.5642 | 0.0 | 0.4845 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4352 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0547 | nan | 0.3616 | 0.1513 | 0.2132 | 0.0248 | 0.0 | 0.0 | 0.1908 | nan | 0.2592 | 0.0 | 0.0346 | 0.0 | 0.4055 | 0.5699 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5791 | 0.6365 | 0.1721 | nan | nan | 0.4025 | 0.0 | 0.1561 | 0.4118 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2877 | 0.0 | 0.2905 | 0.0 | 0.6814 | 0.2991 | nan | 0.8103 | 0.1915 | 0.5277 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0009 | 0.5257 | 0.5439 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.7853 | 36.0 | 1800 | 1.2885 | 0.1722 | 0.2503 | 0.4701 | nan | 0.0 | nan | 0.4227 | 0.0 | 0.5909 | nan | nan | 0.4183 | 0.0 | 0.5724 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1339 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2338 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2433 | 0.8241 | 0.0 | 0.7779 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7563 | nan | nan | nan | 0.0003 | 0.0 | nan | 0.0785 | nan | 0.4975 | 0.4047 | 0.3813 | 0.0346 | 0.0 | 0.0 | 0.3608 | nan | 0.3471 | 0.0 | 0.0321 | 0.0 | 0.6949 | 0.8922 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9519 | 0.7965 | 0.2811 | nan | nan | 0.7571 | 0.0 | 0.2180 | 0.7128 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4268 | 0.0 | 0.6287 | 0.0 | 0.9297 | 0.4202 | nan | 0.9358 | 0.3457 | 0.6179 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0047 | 0.7290 | 0.8181 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3664 | 0.0 | 0.5012 | nan | nan | 0.3459 | 0.0 | 0.4334 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1061 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2109 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.2433 | 0.5733 | 0.0 | 0.4853 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4302 | nan | nan | nan | 0.0003 | 0.0 | nan | 0.0779 | nan | 0.3558 | 0.1528 | 0.2144 | 0.0312 | 0.0 | 0.0 | 0.1962 | nan | 0.2574 | 0.0 | 0.0294 | 0.0 | 0.4086 | 0.5467 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5854 | 0.6391 | 0.1657 | nan | nan | 0.3901 | 0.0 | 0.2179 | 0.4168 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2777 | 0.0 | 0.2923 | 0.0 | 0.7010 | 0.3254 | nan | 0.7946 | 0.3048 | 0.5184 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0046 | 0.5720 | 0.5713 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.7569 | 38.0 | 1900 | 1.2818 | 0.1729 | 0.2501 | 0.4709 | nan | 0.0 | nan | 0.4087 | 0.0 | 0.6581 | nan | nan | 0.4216 | 0.0 | 0.5194 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0949 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2342 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3086 | 0.8262 | 0.0 | 0.7756 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7508 | nan | nan | nan | 0.0006 | 0.0 | nan | 0.0771 | nan | 0.5027 | 0.3934 | 0.3850 | 0.0331 | 0.0 | 0.0 | 0.3712 | nan | 0.3411 | 0.0 | 0.0119 | 0.0 | 0.7228 | 0.8910 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9398 | 0.8179 | 0.2832 | nan | nan | 0.7434 | 0.0 | 0.1952 | 0.7073 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4482 | 0.0 | 0.6119 | 0.0 | 0.9181 | 0.4632 | nan | 0.9327 | 0.3002 | 0.6241 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0053 | 0.7304 | 0.8104 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3629 | 0.0 | 0.5148 | nan | nan | 0.3305 | 0.0 | 0.4076 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0799 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2082 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3086 | 0.5773 | 0.0 | 0.4798 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4335 | nan | nan | nan | 0.0005 | 0.0 | nan | 0.0768 | nan | 0.3558 | 0.1530 | 0.2135 | 0.0300 | 0.0 | 0.0 | 0.1884 | nan | 0.2876 | 0.0 | 0.0109 | 0.0 | 0.4059 | 0.5585 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5835 | 0.6424 | 0.1677 | nan | nan | 0.3896 | 0.0 | 0.1951 | 0.4320 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2869 | 0.0 | 0.2953 | 0.0 | 0.7134 | 0.3491 | nan | 0.8098 | 0.2681 | 0.5295 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0052 | 0.5784 | 0.5657 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.7515 | 40.0 | 2000 | 1.2830 | 0.1736 | 0.2527 | 0.4675 | nan | 0.0 | nan | 0.4126 | 0.0 | 0.5729 | nan | nan | 0.4199 | 0.0 | 0.5962 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1320 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2734 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3591 | 0.8376 | 0.0 | 0.7742 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7449 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0990 | nan | 0.5531 | 0.4131 | 0.2964 | 0.0472 | 0.0 | 0.0 | 0.3498 | nan | 0.4614 | 0.0 | 0.0283 | 0.0 | 0.6822 | 0.8988 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.9430 | 0.8067 | 0.2513 | nan | nan | 0.7011 | 0.0 | 0.2325 | 0.7190 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4348 | 0.0 | 0.5961 | 0.0 | 0.9119 | 0.4886 | nan | 0.9334 | 0.3158 | 0.6268 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0000 | 0.0123 | 0.7365 | 0.7845 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3647 | 0.0 | 0.4266 | nan | nan | 0.3314 | 0.0 | 0.3713 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1048 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2409 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3586 | 0.5721 | 0.0 | 0.4795 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4319 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0978 | nan | 0.3660 | 0.1527 | 0.1991 | 0.0409 | 0.0 | 0.0 | 0.1760 | nan | 0.3417 | 0.0 | 0.0267 | 0.0 | 0.3839 | 0.5531 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.5716 | 0.6269 | 0.1576 | nan | nan | 0.3905 | 0.0 | 0.2233 | 0.4200 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2797 | 0.0 | 0.3126 | 0.0 | 0.7247 | 0.3501 | nan | 0.8100 | 0.2818 | 0.5272 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0000 | 0.0122 | 0.5814 | 0.5578 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | +| 0.7329 | 42.0 | 2100 | 1.2744 | 0.1757 | 0.2547 | 0.4691 | nan | 0.0 | nan | 0.4280 | 0.0 | 0.5914 | nan | nan | 0.4256 | 0.0 | 0.6283 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1177 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2902 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3213 | 0.8336 | 0.0 | 0.7726 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7468 | nan | nan | nan | 0.0010 | 0.0 | nan | 0.1059 | nan | 0.5470 | 0.4060 | 0.3470 | 0.0484 | 0.0 | 0.0 | 0.3641 | nan | 0.3573 | 0.0 | 0.0378 | 0.0 | 0.6887 | 0.8910 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0018 | 0.9417 | 0.8217 | 0.2191 | nan | nan | 0.6698 | 0.0 | 0.2481 | 0.7114 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4280 | 0.0 | 0.6080 | 0.0 | 0.9255 | 0.5150 | nan | 0.9352 | 0.4417 | 0.6205 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0004 | 0.0198 | 0.7480 | 0.7898 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3720 | 0.0 | 0.4355 | nan | nan | 0.3286 | 0.0 | 0.3957 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0911 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2565 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3206 | 0.5751 | 0.0 | 0.4818 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4308 | nan | nan | nan | 0.0008 | 0.0 | nan | 0.1049 | nan | 0.3715 | 0.1529 | 0.2003 | 0.0426 | 0.0 | 0.0 | 0.1712 | nan | 0.2748 | 0.0 | 0.0350 | 0.0 | 0.4096 | 0.5677 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0018 | 0.5767 | 0.6367 | 0.1467 | nan | nan | 0.3996 | 0.0 | 0.2151 | 0.4127 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2756 | 0.0 | 0.3081 | 0.0 | 0.7148 | 0.3810 | nan | 0.8049 | 0.3820 | 0.5234 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0004 | 0.0195 | 0.5942 | 0.5859 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0002 | 0.0 | 0.0 | +| 0.7338 | 44.0 | 2200 | 1.2706 | 0.1781 | 0.2600 | 0.4762 | nan | 0.0 | nan | 0.4759 | 0.0 | 0.6116 | nan | nan | 0.4058 | 0.0 | 0.6305 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1324 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3167 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3337 | 0.8367 | 0.0 | 0.7794 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7612 | nan | nan | nan | 0.0010 | 0.0 | nan | 0.1196 | nan | 0.5013 | 0.4518 | 0.3326 | 0.0716 | 0.0 | 0.0 | 0.3490 | nan | 0.4958 | 0.0 | 0.0799 | 0.0 | 0.6663 | 0.8861 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0022 | 0.9520 | 0.8263 | 0.3044 | nan | nan | 0.6954 | 0.0 | 0.2622 | 0.7008 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4142 | 0.0 | 0.5987 | 0.0 | 0.9235 | 0.4970 | nan | 0.9320 | 0.3806 | 0.6521 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0004 | 0.0327 | 0.7501 | 0.8146 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0009 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3904 | 0.0 | 0.4281 | nan | nan | 0.3254 | 0.0 | 0.4035 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1038 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2761 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3292 | 0.5762 | 0.0 | 0.4805 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4408 | nan | nan | nan | 0.0008 | 0.0 | nan | 0.1185 | nan | 0.3666 | 0.1515 | 0.2165 | 0.0601 | 0.0 | 0.0 | 0.1692 | nan | 0.3358 | 0.0 | 0.0734 | 0.0 | 0.4228 | 0.5785 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0022 | 0.5526 | 0.6371 | 0.1941 | nan | nan | 0.3978 | 0.0 | 0.1999 | 0.4198 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2710 | 0.0 | 0.3254 | 0.0 | 0.7050 | 0.3700 | nan | 0.8107 | 0.3271 | 0.5403 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0004 | 0.0322 | 0.5963 | 0.5504 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0009 | 0.0 | 0.0 | +| 0.7177 | 46.0 | 2300 | 1.2677 | 0.1814 | 0.2627 | 0.4820 | nan | 0.0 | nan | 0.4590 | 0.0 | 0.6234 | nan | nan | 0.4219 | 0.0 | 0.5898 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1565 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3075 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3875 | 0.8391 | 0.0 | 0.7802 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7695 | nan | nan | nan | 0.0009 | 0.0 | nan | 0.1777 | nan | 0.5483 | 0.4168 | 0.3478 | 0.0597 | 0.0 | 0.0 | 0.3572 | nan | 0.4862 | 0.0 | 0.0770 | 0.0 | 0.7021 | 0.8947 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0039 | 0.9460 | 0.8292 | 0.2666 | nan | nan | 0.7146 | 0.0 | 0.2550 | 0.7192 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4413 | 0.0 | 0.6006 | 0.0 | 0.9243 | 0.4835 | nan | 0.9378 | 0.4030 | 0.6460 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0001 | 0.0321 | 0.7490 | 0.8222 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0007 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3972 | 0.0 | 0.4560 | nan | nan | 0.3240 | 0.0 | 0.3997 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1204 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2684 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3835 | 0.5688 | 0.0 | 0.4875 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4439 | nan | nan | nan | 0.0007 | 0.0 | nan | 0.1757 | nan | 0.3793 | 0.1592 | 0.2147 | 0.0511 | 0.0 | 0.0 | 0.1733 | nan | 0.3413 | 0.0 | 0.0699 | 0.0 | 0.4284 | 0.5706 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0039 | 0.5738 | 0.6416 | 0.1710 | nan | nan | 0.4066 | 0.0 | 0.2140 | 0.4199 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2787 | 0.0 | 0.3160 | 0.0 | 0.7233 | 0.3709 | nan | 0.8050 | 0.3469 | 0.5391 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0001 | 0.0315 | 0.5934 | 0.5710 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0007 | 0.0 | 0.0 | +| 0.6954 | 48.0 | 2400 | 1.2738 | 0.1809 | 0.2616 | 0.4797 | nan | 0.0 | nan | 0.4442 | 0.0 | 0.6278 | nan | nan | 0.4333 | 0.0 | 0.5669 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1305 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3011 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3644 | 0.8331 | 0.0 | 0.7849 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7806 | nan | nan | nan | 0.0071 | 0.0 | nan | 0.1780 | nan | 0.5196 | 0.4307 | 0.3632 | 0.0681 | 0.0 | 0.0 | 0.3586 | nan | 0.4078 | 0.0 | 0.0557 | 0.0 | 0.7253 | 0.8960 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0073 | 0.9441 | 0.8111 | 0.2434 | nan | nan | 0.7462 | 0.0 | 0.2547 | 0.7195 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4335 | 0.0 | 0.6232 | 0.0 | 0.9337 | 0.5020 | nan | 0.9316 | 0.4480 | 0.6256 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0006 | 0.0304 | 0.7442 | 0.8177 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0061 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3820 | 0.0 | 0.4651 | nan | nan | 0.3254 | 0.0 | 0.4099 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1039 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2644 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3597 | 0.5754 | 0.0 | 0.4891 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4436 | nan | nan | nan | 0.0059 | 0.0 | nan | 0.1758 | nan | 0.3662 | 0.1547 | 0.2173 | 0.0586 | 0.0 | 0.0 | 0.1861 | nan | 0.3243 | 0.0 | 0.0506 | 0.0 | 0.4286 | 0.5620 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0073 | 0.5808 | 0.6461 | 0.1578 | nan | nan | 0.3974 | 0.0 | 0.2102 | 0.4185 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2752 | 0.0 | 0.3040 | 0.0 | 0.7118 | 0.3842 | nan | 0.8125 | 0.3812 | 0.5341 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0006 | 0.0297 | 0.5889 | 0.5905 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0061 | 0.0 | 0.0 | +| 0.6899 | 50.0 | 2500 | 1.2652 | 0.1802 | 0.2601 | 0.4747 | nan | 0.0 | nan | 0.4306 | 0.0 | 0.6243 | nan | nan | 0.4318 | 0.0 | 0.5778 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1272 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.3224 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3704 | 0.8365 | 0.0 | 0.7801 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.7630 | nan | nan | nan | 0.0010 | 0.0 | nan | 0.1943 | nan | 0.5138 | 0.4177 | 0.3722 | 0.0644 | 0.0 | 0.0 | 0.3409 | nan | 0.3988 | 0.0 | 0.0634 | 0.0 | 0.7295 | 0.8921 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0090 | 0.9399 | 0.8241 | 0.2036 | nan | nan | 0.6910 | 0.0 | 0.2696 | 0.7094 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.4304 | 0.0 | 0.6155 | 0.0 | 0.9291 | 0.5180 | nan | 0.9373 | 0.4540 | 0.6241 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0001 | 0.0239 | 0.7608 | 0.7929 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0005 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.3766 | 0.0 | 0.4593 | nan | nan | 0.3305 | 0.0 | 0.4025 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.1006 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2855 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.3665 | 0.5664 | 0.0 | 0.4886 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.4391 | nan | nan | nan | 0.0008 | 0.0 | nan | 0.1891 | nan | 0.3666 | 0.1549 | 0.2185 | 0.0554 | 0.0 | 0.0 | 0.1774 | nan | 0.3153 | 0.0 | 0.0572 | 0.0 | 0.4128 | 0.5727 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0090 | 0.5811 | 0.6384 | 0.1338 | nan | nan | 0.3989 | 0.0 | 0.2088 | 0.4207 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.2753 | 0.0 | 0.3021 | 0.0 | 0.7069 | 0.3869 | nan | 0.8001 | 0.3881 | 0.5323 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0001 | 0.0235 | 0.5963 | 0.5993 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0005 | 0.0 | 0.0 | + + +### Framework versions + +- Transformers 4.46.3 +- Pytorch 2.4.0 +- Datasets 3.1.0 +- Tokenizers 0.20.3