Skincare Detection

🚀 スキンケア検出モデル

このモデルは、画像分類タスクに特化したモデルで、google/vit-base-patch16-224-in21k をベースに微調整されています。評価セットでは、損失率0.4840、正解率0.8648という結果を達成しています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21k をNoneデータセットで微調整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。

• 損失率: 0.4840
• 正解率: 0.8648

🔧 技術詳細

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): 32
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 32
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配累積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 4
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 128
• 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): 線形 (linear)
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率 (lr_scheduler_warmup_ratio): 0.1
• エポック数 (num_epochs): 12

学習結果

フレームワークバージョン

• Transformers: 4.38.2
• Pytorch: 2.1.2
• Datasets: 2.17.1
• Tokenizers: 0.15.2

📄 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。