Vit Base Patch16 224 Finetuned Cifar10

🚀 vit-base-patch16-224-finetuned-cifar10

このモデルは、cifar10データセットでgoogle/vit-base-patch16-224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。

• 損失: 0.0427
• 精度: 0.9876

🚀 クイックスタート

このモデルは、cifar10データセットを用いてgoogle/vit-base-patch16-224をファインチューニングしたもので、画像分類タスクに使用できます。

📦 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。

学習手順

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。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 32
• eval_batch_size: 32
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 128
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

🔧 技術詳細

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📄 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。