Platzi Vit Model Julio Test

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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: 0.0163
• 正解率: 0.9925

🚀 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。beansデータセットでファインチューニングされており、高い正解率を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、googleのViTベースモデルを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

詳細な情報はありません。

学習と評価データ

詳細な情報はありません。

学習手順

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: 0.0002
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• 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タイプ: 線形
• エポック数: 4

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ライセンスの下で提供されています。