Cat Vs Dog Classification

🚀 猫と犬の分類モデル

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k を cats_vs_dogs 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。

• 評価損失 (eval_loss): 0.0226
• 評価精度 (eval_accuracy): 0.9944
• 評価実行時間 (eval_runtime): 38.0768
• 評価サンプル/秒 (eval_samples_per_second): 61.481
• 評価ステップ/秒 (eval_steps_per_second): 1.943
• エポック数 (epoch): 1.2
• ステップ数 (step): 705

📚 ドキュメント

モデルの詳細

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限

詳細情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細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 (learning_rate): 3e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 32
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 32
• 乱数シード (seed): 42
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率 (lr_scheduler_warmup_ratio): 0.1
• エポック数 (num_epochs): 3

フレームワークバージョン

• Transformers 4.37.2
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.17.1
• 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。