Indian Sign Language Classification

🚀 インド手話分類

このモデルは、未知のデータセットで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: 0.0327
• 正解率: 0.9905

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は後日提供予定です。

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

学習中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 0.0003
• 学習バッチサイズ: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• 勾配累積ステップ: 2
• 総学習バッチサイズ: 16
• 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率: 0.01
• エポック数: 2

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.38.2
• Pytorch 2.1.2
• Datasets 2.18.0
• Tokenizers 0.15.2

📄 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。