Violation Classification Bantai Vit V80ep

🚀 violation - classification - bantai - vit - v80ep

このモデルは、[google/vit - base - patch16 - 224 - in21k](https://huggingface.co/google/vit - base - patch16 - 224 - in21k) 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: 0.1974
• 正解率: 0.9560

🚀 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。ファインチューニングにより、image_folder データセットに特化した高精度な分類性能を備えています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、[google/vit - base - patch16 - 224 - in21k](https://huggingface.co/google/vit - base - patch16 - 224 - in21k) をベースに、image_folder 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: 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: 線形
• 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: 80

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.17.0
• 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。