Image Multi Class Classification Not Evaluated

🚀 画像分類

このモデルは、mnistデータセットでmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224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: 0.0556
• 正解率: 0.9833

🚀 クイックスタート

このモデルは、mnistデータセットを用いてmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224をファインチューニングして得られました。評価セットでの損失と正解率が上記の通りです。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細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: 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: 1

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• 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。