Vit Base Beans

🚀 vit-base-beans

このモデルは、beansデータセット上でtimm/resnet18.a1_in1k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: 1.0324
• 正解率: 0.6917

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像分類タスクに使用できます。具体的な使用方法については、Hugging Faceのドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、timm/resnet18.a1_in1kをbeansデータセット上で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事項

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

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 2e-05
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード値: 1337
• 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: 5.0

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.46.0.dev0
• Pytorch 2.4.0
• Datasets 2.15.1.dev0
• Tokenizers 0.20.0

📄 ライセンス

このモデルは、Apache License 2.0の下で提供されています。