Resnet Weather Model

🚀 resnet_weather_model

このモデルは、imagefolderデータセットを使ってゼロから学習されました。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失率: 1.7452
• 正解率: 0.6736
• F1値: 0.6655

🚀 クイックスタート

このモデルは、imagefolderデータセットを用いて独自に学習され、特定の評価指標で一定の性能を示しています。以下のセクションでは、モデルの学習に関する詳細な情報を提供します。

✨ 主な機能

• 画像分類タスクに特化したモデルです。
• 学習データセットとしてimagefolderを使用しています。
• 評価指標としてAccuracyとF1を用いています。

📦 インストール

原文書にインストール手順に関する内容がありません。

💻 使用例

原文書に使用例に関する内容がありません。

📚 ドキュメント

モデルの概要

詳細情報は後日追加予定です。

想定用途と制限事項

詳細情報は後日追加予定です。

学習と評価データ

詳細情報は後日追加予定です。

学習手順

学習ハイパーパラメータ

学習時には以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率 (learning_rate): 0.0002
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 8
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 8
• 乱数シード (seed): 42
• オプティマイザ (optimizer): Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類 (lr_scheduler_type): linear
• エポック数 (num_epochs): 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2

🔧 技術詳細

原文書に技術詳細に関する内容がありません。

📄 ライセンス

原文書にライセンス情報がありません。