Swinv2 Tiny Patch4 Window8 256 Finetuned THFOOD 50

🚀 swinv2-tiny-patch4-window8-256-finetuned-THFOOD-50

このモデルは、microsoft/swinv2-tiny-patch4-window8-256 を THFOOD-50 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。以下のような結果を達成しています。

学習セット

• 損失: 0.1669
• 正解率: 0.9557

検証セット

• 損失: 0.2535
• 正解率: 0.9344

テストセット

• 損失: 0.2669
• 正解率: 0.9292

📚 ドキュメント

モデルの詳細

詳細情報は後日追加予定です。

想定される用途と制限

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

学習中に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): 5e-05
• 学習バッチサイズ (train_batch_size): 64
• 評価バッチサイズ (eval_batch_size): 64
• 乱数シード (seed): 42
• 勾配蓄積ステップ数 (gradient_accumulation_steps): 4
• 総学習バッチサイズ (total_train_batch_size): 256
• 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
• 学習率スケジューラのウォームアップ割合 (lr_scheduler_warmup_ratio): 0.1
• エポック数 (num_epochs): 20

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.28.1
• Pytorch 2.0.0+cu118
• Datasets 2.11.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 ライセンス

このモデルは AFL-3.0 ライセンスの下で提供されています。