Resnet 50 FV2 Finetuned Memes

🚀 resnet-50-FV2-finetuned-memes

このモデルは、microsoft/resnet-50 を imagefolder データセットで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: 0.9263
• 正解率: 0.6453
• 適合率: 0.5728
• 再現率: 0.6453
• F1値: 0.5964

🚀 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。詳細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: 0.00012
• 学習バッチサイズ: 64
• 評価バッチサイズ: 64
• 乱数シード: 42
• 勾配累積ステップ: 4
• 総学習バッチサイズ: 256
• 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
• 学習率スケジューラのウォームアップ率: 0.1
• エポック数: 20

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.24.0.dev0
• Pytorch 1.11.0+cu102
• Datasets 2.6.1.dev0
• Tokenizers 0.13.1

📄 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。