Vit Base Patch16 384 Wi5

🚀 Imene/vit-base-patch16-384-wi5

このモデルは、不明なデータセットで google/vit-base-patch16-384 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。

• 訓練損失: 0.4102
• 訓練精度: 0.9755
• 訓練Top-3精度: 0.9960
• 検証損失: 1.9021
• 検証精度: 0.4912
• 検証Top-3精度: 0.7302
• エポック数: 8

🚀 クイックスタート

このモデルは特定のデータセットでファインチューニングされており、以下の評価結果を得ています。

📚 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。

想定用途と制限事項

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

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• オプティマイザ: {'inner_optimizer': {'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 3e-05, 'decay_steps': 3180, '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': 0.01}}, '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。