Blurred Landmarks

🚀 blurred_landmarks

このモデルは、imagefolderデータセットでmicrosoft/resnet-50をファインチューニングしたバージョンです。評価セットで以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.1152
• 正解率: 0.9645

🚀 クイックスタート

このモデルは、画像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、Hugging Faceのドキュメントを参照してください。

📚 ドキュメント

モデルの概要

このモデルは、microsoft/resnet-50をベースに、imagefolderデータセットでファインチューニングされています。

想定される用途と制限

詳細な情報は今後追加予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は今後追加予定です。

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: 8
• 評価バッチサイズ: 8
• シード: 42
• 勾配累積ステップ数: 4
• 総学習バッチサイズ: 32
• 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: 20

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.30.0.dev0
• Pytorch 1.13.0
• Datasets 2.10.1
• 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。