Vit Model

🚀 vit_model

このモデルは、beansデータセットでgoogle/vit-base-patch16-224-in21k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: 0.0095
• 正確度: 1.0

🚀 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、beansデータセットを使用してトレーニングされています。

✨ 主な機能

• 画像分類タスクに対応
• beansデータセットでファインチューニングされたモデル

📦 インストール

このREADMEには具体的なインストール手順が記載されていないため、このセクションをスキップします。

💻 使用例

このREADMEには具体的なコード例が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報はありません。

想定される用途と制限

詳細な情報はありません。

トレーニングと評価データ

詳細な情報はありません。

トレーニング手順

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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: 0.0002
• トレーニングバッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam（ベータ=(0.9,0.999)、イプシロン=1e-08）
• 学習率スケジューラのタイプ: 線形
• エポック数: 4

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.24.0
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

🔧 技術詳細

このREADMEには具体的な技術詳細が記載されていないため、このセクションをスキップします。

📄 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。

モデル情報

ウィジェット

• Healthy
• Bean Rust

モデルインデックス

• 名前: vit_model
  • 結果:
    • タスク:
      • 名前: 画像分類
      • タイプ: 画像分類
    • データセット:
      • 名前: beans
      • タイプ: beans
      • 設定: default
      • 分割: train
      • 引数: default
    • メトリクス:
      • 名前: 正確度
      • タイプ: 正確度
      • 値: 1.0