Van Base Finetuned Eurosat Imgaug

🚀 van-base-finetuned-eurosat-imgaug

このモデルは、Visual-Attention-Network/van-base を image_folder データセットで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: 0.0379
• 正確度: 0.9885

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像分類タスクに使用できます。具体的な使用方法については、Hugging Faceのドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

モデル情報

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: 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タイプ: linear
• 学習率スケジューラウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 3

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• 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。