Image Multi Class Classification

🚀 画像分類

このモデルは、mnistデータセット上でmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224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。

• 損失: 0.0556
• 正確度: 0.9833

📚 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。

学習と評価データ

詳細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

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 32
• eval_batch_size: 32
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 128
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 1

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.20.0
• Pytorch 1.11.0+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。

📋 その他の情報

• タグ: generated_from_trainer
• データセット: mnist, autoevaluate/mnist-sample
• 評価指標: accuracy

モデルインデックス

• 名前: image-classification
  • 結果:
    • タスク:
      • 名前: 画像分類
      • タイプ: image-classification
    • データセット:
      • 名前: mnist
      • タイプ: mnist
      • 引数: mnist
    • 評価指標:
      • 名前: 正確度
      • タイプ: accuracy
      • 値: 0.9833333333333333