Vit Base Patch16 224 In21k Mobile Eye Tracking Dataset V0

🚀 julienmercier/eyetracking_classifier

このモデルは、不明なデータセットで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。

• 訓練損失: 0.4188
• 検証損失: 0.2002
• 訓練精度: 0.9349
• エポック: 0

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定用途と制限事項

詳細情報は後日提供予定です。

訓練と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

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。

• オプティマイザ: {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 3e-05, 'decay_steps': 5492, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}
• 訓練精度: float32

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.26.1
• TensorFlow 2.11.0
• 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。