Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

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このモデルは、microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 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: 0.1674
• 正解率: 0.9517

🚀 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

モデル情報

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練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 (learning_rate): 5e-05
• 訓練バッチサイズ (train_batch_size): 32
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 32
• シード (seed): 42
• 勾配蓄積ステップ (gradient_accumulation_steps): 4
• 総訓練バッチサイズ (total_train_batch_size): 128
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラタイプ (lr_scheduler_type): 線形 (linear)
• 学習率スケジューラウォームアップ比率 (lr_scheduler_warmup_ratio): 0.1
• エポック数 (num_epochs): 1

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.12.1+cu102
• Datasets 2.3.2
• 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。