Vit Base Patch16 224 Blur Vs Clean

🚀 vit-base-patch16-224-blur_vs_clean

このモデルは、google/vit-base-patch16-224 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: 0.0714
• 正解率: 0.9754

📚 ドキュメント

モデルの概要

詳細情報は後日提供予定です。

想定される用途と制限事項

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: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• 勾配累積ステップ: 4
• 総学習バッチサイズ: 128
• 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: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.31.0
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.14.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 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。

📦 モデル情報