Vit Base Patch32 224 In21k Finetuned Eurosat

🚀 vit-base-patch32-224-in21k-finetuned-eurosat

このモデルは、google/vit-base-patch32-224-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: 0.8115
• 正解率: 0.9945

📚 ドキュメント

モデルの概要

詳細な情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

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: 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: 線形
• 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: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.8.0
• 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。

📋 その他の情報

• タグ: generated_from_trainer
• データセット: imagefolder
• 評価指標: accuracy

モデルのインデックス

• 名前: vit-base-patch32-224-in21k-finetuned-eurosat
  • 結果:
    • タスク:
      • 名前: Image Classification
      • タイプ: image-classification
    • データセット:
      • 名前: imagefolder
      • タイプ: imagefolder
      • 設定: default
      • 分割: train
      • 引数: default
    • 評価指標:
      • 名前: Accuracy
      • タイプ: accuracy
      • 値: 0.9944827586206897

⚠️ 重要提示

このモデルカードは、Trainerがアクセス可能な情報に基づいて自動生成されています。内容を校正し、必要に応じて完成させてから、このコメントを削除してください。