Videomae Base Short Finetuned Ssv2 Finetuned Rwf2000 Epochs8 Batch8 Fp16

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このモデルは、MCG - NJU/videomae-base-short-finetuned-ssv2 を未知のデータセットで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: 1.4339
• 正解率: 0.4643

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のビデオ関連タスクに対して、事前学習済みのモデルをファインチューニングしたものです。以下のセクションでは、モデルの詳細や学習手順について説明します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習時には以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率 (learning_rate): 5e - 05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 2
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 2
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 4
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 8
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e - 08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率 (lr_scheduler_warmup_ratio): 0.1
• 学習ステップ数 (training_steps): 3200
• 混合精度学習 (mixed_precision_training): Native AMP

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2

📄 ライセンス

このモデルは、CC - BY - NC - 4.0ライセンスの下で提供されています。