Resnet 50 Cifar10 Quality Drift

🚀 resnet-50-cifar10-quality-drift

このモデルは、cifar10_quality_driftデータセットでmicrosoft/resnet-50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。

• 損失: 0.8235
• 正解率: 0.724
• F1: 0.7222

🚀 クイックスタート

このモデルは、cifar10_quality_driftデータセットに対する画像分類タスクに適用できます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、microsoft/resnet-50をベースに、cifar10_quality_driftデータセットでファインチューニングされています。

想定される用途と制限

詳細な情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細な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: 0.0002
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• オプティマイザ: Adam（ベータ=(0.9,0.999)、イプシロン=1e-08）
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• エポック数: 3
• 混合精度学習: Native AMP

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.12.0+cu113
• 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。