Vit Base Patch16 224 Wi2

🚀 Imene/vit-base-patch16-224-wi2

このモデルは、未知のデータセットでgoogle/vit-base-patch16-224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。

🚀 クイックスタート

このモデルは、google/vit-base-patch16-224 を未知のデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットにおける結果は以下の通りです。

• 訓練損失: 0.3098
• 訓練精度: 0.9821
• 訓練Top-5精度: 0.9971
• 検証損失: 3.0737
• 検証精度: 0.2491
• 検証Top-5精度: 0.4476
• エポック: 9

📚 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。

訓練と評価データ

詳細情報は後日提供予定です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• オプティマイザ: {'inner_optimizer': {'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 0.0003, 'decay_steps': 1750, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.001}}, 'dynamic': True, 'initial_scale': 32768.0, 'dynamic_growth_steps': 2000}
• 訓練精度: mixed_float16

訓練結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.21.3
• TensorFlow 2.8.2
• Datasets 2.4.0
• 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。