Vit Base Patch16 224 In21k Face Recognition

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このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k 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: 0.0015
• 正確度: 1.0000

📚 ドキュメント

モデルの概要

このモデルは、画像分類タスクに特化したモデルです。以下はモデルの詳細情報です。

モデルの評価結果

モデルは以下のタスクで評価され、結果が報告されています。

1. 画像分類タスク（imagefolderデータセット、トレーニングデータ）

   • 指標: 正確度
   • 値: 0.999957997311828

2. 画像分類タスク（カスタムデータセット、テストデータ）

   • 指標: 精度、ROC AUC、再現率
   • 値: 精度 = 1.0, AUC = 0.908055, 再現率 = 1.0

トレーニング手順

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: 0.00012
• 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
• 勾配累積ステップ: 4
• 総トレーニングバッチサイズ: 256
• 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: 線形
• 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: 8

トレーニング結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.30.2
• Pytorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.13.2
• Tokenizers 0.11.0

📄 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。