Food Type Classification Model

🚀 食品種類分類モデル

このモデルは、食材や商品名に基づいて、任意の食品を植物性(PLANT_BASED)または動物性(ANIMAL_BASED)に簡単に分類することができます。

このモデルは、USDA FoodData Central のデータセットを使用して学習されています。このデータセットには、食品に含まれるタンパク質の種類に基づいたANIMAL_BASEDとPLANT_BASEDの分類ラベルが含まれています。

このモデルは、distilbert-base-uncased をファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは、以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.0249
• 正確度: 0.9940

🚀 クイックスタート

このモデルは、食材や商品名に基づいて食品を植物性または動物性に分類するために使用できます。

✨ 主な機能

• 食材や商品名に基づいて食品を植物性または動物性に分類することができます。
• distilbert-base-uncased をファインチューニングしたバージョンで、高い正確度を達成しています。

📦 インストール

原READMEにインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略されます。

💻 使用例

原READMEにコード例が記載されていないため、このセクションは省略されます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は必要です。

想定される用途と制限

詳細情報は必要です。

学習と評価データ

詳細情報は必要です。

🔧 技術詳細

学習ハイパーパラメータ

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 16
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• エポック数: 2

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。