Swin Base Finetuned Snacks

🚀 swin-base-finetuned-snacks

このモデルは、snacksデータセットでmicrosoft/swin-base-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: 0.2404
• 正確率: 0.9455

🚀 クイックスタート

このモデルは、snacksデータセットに対してmicrosoft/swin-base-patch4-window7-224をファインチューニングしたもので、画像分類タスクに使用できます。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、snacksデータセットでmicrosoft/swin-base-patch4-window7-224をファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限事項

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。

• 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 with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 3

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.19.2
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.2.2
• 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。