Swinv2 Tiny Patch4 Window8 256 Finetuned Og Dataset 5e

🚀 swinv2-tiny-patch4-window8-256-finetuned-og_dataset_5e

このモデルは、microsoft/swinv2-tiny-patch4-window8-256 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: 0.0958
• 正解率: 0.9635

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像分類タスクに最適化されており、高い正解率を達成しています。

✨ 主な機能

• 高精度な画像分類: 評価セットで 0.9635 の正解率を達成。
• ファインチューニング可能: microsoft/swinv2-tiny-patch4-window8-256 をベースにファインチューニング。

📦 インストール

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💻 使用例

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📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は未提供です。

想定される用途と制限

詳細な情報は未提供です。

学習と評価データ

詳細な情報は未提供です。

🔧 技術詳細

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: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• 勾配累積ステップ: 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率: 0.1
• エポック数: 5

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 2.9.0
• 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。