Amoros Beaugosse Batch 64 Epochs 150 Test Large 2025 05 31 74882 Bs64 Freeze

🚀 Amoros_Beaugosse_batch_64_epochs_150_test-large-2025_05_31_74882-bs64_freeze

このモデルは、facebook/dinov2-large を None 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: 0.0794
• F1 マイクロ: 0.6595
• F1 マクロ: 0.5426
• 正確率: 0.5713
• 学習率: 0.0000

🚀 クイックスタート

このモデルはファインチューニング済みのバージョンであり、直接ロードして使用することができます。transformers ライブラリを使用してこのモデルをロードすることができます。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは facebook/dinov2-large をベースにファインチューニングされていますが、具体的なモデルの説明情報は提供されていません。

想定される用途と制限

このモデルの想定される用途と制限に関する詳細情報は提供されていません。

訓練と評価データ

訓練と評価に使用されたデータの詳細情報は提供されていません。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリとその関連依存関係をインストールする必要があります。以下のコマンドを使用してインストールできます。

pip install transformers==4.48.0 datasets==3.0.2 tokenizers==0.21.1
pip install torch==2.6.0+cu118 -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModel

model = AutoModel.from_pretrained("Amoros_Beaugosse_batch_64_epochs_150_test-large-2025_05_31_74882-bs64_freeze")

🔧 技術詳細

訓練プロセス

訓練ハイパーパラメータ

訓練プロセスでは、以下のハイパーパラメータが使用されました。

• 学習率: 0.001
• 訓練バッチサイズ: 64
• 評価バッチサイズ: 64
• 乱数シード: 42
• オプティマイザ: OptimizerNames.ADAMW_TORCH を使用。betas=(0.9, 0.999)、epsilon=1e-08、追加のオプティマイザパラメータはありません。
• 学習率スケジューラのタイプ: 線形
• 訓練エポック数: 150
• 混合精度訓練: ネイティブ AMP

訓練結果

フレームワークのバージョン

このモデルの訓練と使用に使用されたフレームワークのバージョンは以下の通りです。

• Transformers 4.48.0
• Pytorch 2.6.0+cu118
• Datasets 3.0.2
• Tokenizers 0.21.1

📄 ライセンス

このモデルは apache-2.0 ライセンスを使用しています。このモデルを使用する際は、このライセンスの関連規定に従ってください。