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このモデルは、microsoft/resnet-18 を imagefolder 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。

• 損失: 0.8935
• 精度: 0.7810

📚 ドキュメント

モデル情報

評価結果

このモデルは、以下の設定で評価され、Accuracy が 0.7810232220609579 という結果を得ています。

• タスク: Image Classification
• データセット: imagefolder (default 設定、test スプリット)

訓練と評価データ

詳細情報はありません。

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。

• learning_rate: 5e-05
• train_batch_size: 16
• eval_batch_size: 16
• seed: 42
• gradient_accumulation_steps: 4
• total_train_batch_size: 64
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 30

訓練結果

フレームワークバージョン

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.0.0
• 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。