Swin Finetuned Food101

🚀 swin-finetuned-food101

このモデルは、food101データセットでmicrosoft/swin-base-patch4-window7-224をファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは以下の結果を達成しています。

• 損失: 0.2779
• 正解率: 0.9214

🚀 クイックスタート

このモデルは、food101データセットに特化した画像分類モデルです。事前学習済みのSwinモデルを基に、food101データセットでファインチューニングされています。

📚 ドキュメント

モデルの詳細

このモデルは、microsoft/swin-base-patch4-window7-224をfood101データセットでファインチューニングしたものです。

想定される用途と制限

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。

• 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 with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
• num_epochs: 3

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.20.0
• Pytorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 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。