Resnet 50 Finetuned Brain Tumor

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このモデルは、microsoft/resnet-50 を imagefolder 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: 0.2757
• 正解率: 0.9171

🚀 クイックスタート

このモデルは、microsoft/resnet-50 を imagefolder データセットでファインチューニングしたもので、画像分類タスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの概要

このモデルは、microsoft/resnet-50 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たものです。

想定される用途と制限

詳細情報は必要です。

学習と評価データ

詳細情報は必要です。

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。

• 学習率: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 64
• 評価バッチサイズ: 64
• シード: 42
• 勾配累積ステップ数: 4
• 総学習バッチサイズ: 256
• 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種類: linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ率: 0.1
• エポック数: 15

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+cu117
• Datasets 2.10.0
• 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。