Weather Base

🚀 weather-base

このモデルは、imagefolderデータセット上でmicrosoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k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: 0.2184
• 正解率: 0.9359

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像分類タスクに使用できます。具体的な使用方法については、公式ドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの概要

このモデルは、画像分類タスクに特化したモデルです。microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22kをベースに、imagefolderデータセットでファインチューニングされています。

想定される用途と制限事項

想定される用途や制限事項についての詳細情報は、今後のアップデートで提供される予定です。

学習と評価データ

学習と評価に使用されたデータについての詳細情報は、今後のアップデートで提供される予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 8
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 32
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 6

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。