Vit Base Patch16 224 In21k Eurosat

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このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を未知の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。

• 訓練損失: 0.0218
• 訓練精度: 0.9990
• 訓練Top-3精度: 1.0000
• 検証損失: 0.0440
• 検証精度: 0.9906
• 検証Top-3精度: 1.0
• エポック数: 5

📚 ドキュメント

モデル情報

モデルの詳細

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を未知のデータセットでファインチューニングしたものです。評価セットでは、以下の結果が得られています。

訓練と評価データ

詳細情報は必要です。

訓練手順

訓練ハイパーパラメータ

訓練中に使用されたハイパーパラメータは以下の通りです。

• オプティマイザ: {'inner_optimizer': {'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 3e-05, 'decay_steps': 3585, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}}, 'dynamic': True, 'initial_scale': 32768.0, 'dynamic_growth_steps': 2000}
• 訓練精度: mixed_float16

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.15.0
• TensorFlow 2.7.0
• Datasets 1.17.0
• Tokenizers 0.10.3

📄 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。