Vit Base Patch16 224 In21k Simpsons Family Members

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このモデルは、画像分類を行う多クラス画像分類モデルで、シンプソンズ一家のメンバーを分類することができます。元のモデルは google/vit-base-patch16-224-in21k をファインチューニングしたものです。

🚀 クイックスタート

このモデルは、シンプソンズ一家のメンバーを分類する多クラス画像分類モデルです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.2431
• 正解率: 0.9530
• F1
  • 加重平均: 0.9522
  • マイクロ平均: 0.9530
  • マクロ平均: 0.9521
• 再現率
  • 加重平均: 0.9530
  • マイクロ平均: 0.9530
  • マクロ平均: 0.9531
• 適合率
  • 加重平均: 0.9605
  • マイクロ平均: 0.9530
  • マクロ平均: 0.9601

✨ 主な機能

このモデルは、シンプソンズ一家のメンバーを高精度に分類することができます。技術的な詳細や作成方法については、こちら を参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、シンプソンズ一家のメンバーを分類する多クラス画像分類モデルです。元のモデルは google/vit-base-patch16-224-in21k を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

このモデルは、技術を用いて複雑な問題を解決する能力を示すために作成されました。

学習と評価データ

データセットのソースは こちら です。

データセットからのサンプル画像:

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習時には以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 0.0002
• 学習バッチサイズ: 16
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• 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
• エポック数: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.22.2
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.5.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 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。