Sign Language Classification V1

🚀 sign_language_classification_v1

このモデルは、手話の分類を行うためのモデルです。google/vit-base-patch16-224-in21k をベースに、未知のデータセットでファインチューニングされています。評価セットでは、以下の結果を達成しています。

• 損失: 1.3445
• 正解率: 0.8056

🚀 クイックスタート

このモデルは、手話の分類タスクに使用できます。具体的な使用方法については、関連するライブラリや環境に合わせて設定してください。

📚 ドキュメント

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング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
• トレーニングバッチサイズ: 64
• 評価バッチサイズ: 64
• シード: 42
• 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比率: 0.1
• エポック数: 50

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0

📄 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。