Vit Base Patch16 224 In21k Shiba Inu Detector

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このモデルは、柴犬を含む4種類の犬種のデータセットでgoogle/vit-base-patch16-224-in21kをファインチューニングしたものです。評価セットでは、損失0.6511、精度1.0を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、柴犬を含む4種類の犬種のデータセットでgoogle/vit-base-patch16-224-in21kをファインチューニングしたものです。評価セットでは、以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.6511
• 精度: 1.0

📚 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。

🔧 技術詳細

学習ハイパーパラメータ

学習時には以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• 勾配累積ステップ: 4
• 総学習バッチサイズ: 128
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 20

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.17.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.0.0
• Tokenizers 0.11.6

📄 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。