# 転移学習ファインチューニング

GoogleのViTモデルを豆類データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は98.5%

これはGoogleのViTモデルをbeansデータセットでファインチューニングした画像分類モデルで、検証セットで98.5%の精度を達成しました。

BEiTアーキテクチャに基づく植物幼苗分類モデル、バランスの取れたデータセットでファインチューニングされ、テスト精度は96%に達しました

Swin Transformer V2アーキテクチャに基づく視覚モデルのファインチューニング版で、画像分類タスクで優れた性能を発揮

ViTアーキテクチャに基づく食品分類モデル、Food101データセットでファインチューニングされ、精度98.5%を達成

google/vit-base-patch16-224を画像フォルダデータセットでファインチューニングしたVision Transformerモデルで、画像分類タスクに使用されます。

GoogleのViTモデルを未知のデータセットでファインチューニングした視覚分類モデルで、画像分類タスクに優れています

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、food101データセットでファインチューニングされ、食品画像分類タスクに使用されます

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデル、EuroSATデータセットでファインチューニング

このモデルはfacebook/wav2vec2-baseをペルシャ語データセットでファインチューニングした音声認識モデルで、主にペルシャ語音声からテキストへの変換タスクに使用されます。