Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cassava

🚀 vit-base-patch16-224-in21k-finetuned-cassava

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を image_folder 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: 0.3742
• 正解率: 0.8706

🚀 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。以下に、評価セットでの結果を示します。

• 損失: 0.3742
• 正解率: 0.8706

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

🔧 技術詳細

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
• 勾配蓄積ステップ: 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タイプ: 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: 10

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0
• Datasets 2.1.0
• 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。