Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cifar10

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このモデルは、cifar10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。

🚀 クイックスタート

このモデルは、cifar10データセットでファインチューニングされたもので、画像分類タスクに使用できます。評価セットでは、損失率0.2564、正解率0.9788を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21kをcifar10データセットで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

詳細な情報は未提供です。

学習と評価データ

詳細な情報は未提供です。

学習手順

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。

• 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。