Hq Fer2013notestaugm

🚀 hq_fer2013notestaugM

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k 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: 0.8297
• 正解率: 0.6998
• 適合率: 0.7022
• 再現率: 0.6998
• F1スコア: 0.6999

🚀 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るファインチューニング済みのモデルです。以下に、評価セットでの主な指標を示します。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を imagefolder 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事項

詳細情報は未提供です。

学習と評価データ

詳細情報は未提供です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習時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: 1e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 17
• 勾配累積ステップ数: 4
• 総学習バッチサイズ: 128
• 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比率: 0.1
• エポック数: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.27.0.dev0
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.9.0
• 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。