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。

• 正解率: 0.9774
• 損失: 0.0863

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像分類タスクに特化しており、beansデータセットを用いて訓練されています。

✨ 主な機能

• 画像分類タスクに対応
• beansデータセットでの高精度な予測

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションは省略します。

💻 使用例

このREADMEには具体的なコード例が記載されていないため、このセクションは省略します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報はまだ提供されていません。

想定される用途と制限

詳細な情報はまだ提供されていません。

訓練と評価データ

詳細な情報はまだ提供されていません。

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
• 分散タイプ: TPU
• 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タイプ: 線形
• エポック数: 5.0

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.27.0.dev0
• Pytorch 2.0.0a0+git45d775c
• Datasets 2.9.1.dev0
• Tokenizers 0.12.1

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションは省略します。

📄 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。