Vit Base Beans

🚀 vit-base-beans

このモデルは、beansデータセットでgoogle/vit-base-patch16-224-in21k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: 0.0875
• 正解率: 0.9850

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像分類タスクに最適化されています。beansデータセットで訓練され、高い正解率を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、googleのvit-base-patch16-224-in21kモデルをbeansデータセットでファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限事項

詳細な情報は今後の更新で追加予定です。

訓練と評価データ

詳細な情報は今後の更新で追加予定です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練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
• 訓練バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 1337
• 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タイプ: 線形
• エポック数: 5.0

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.28.0.dev0
• Pytorch 2.0.0+cu117
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 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。