Datatrain Videomae Base Finetuned Lr1e 07 Poly3

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このモデルは、MCG-NJU/videomae-base を未知の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: 2.4132
• 正解率: 0.1110

🚀 クイックスタート

このモデルは、特定のデータセットでファインチューニングされ、評価セットで一定の性能を示します。以下に、評価セットでの結果を示します。

✨ 主な機能

• 未知のデータセットでのファインチューニングにより、特定のタスクに適応。
• 評価セットでの損失と正解率の結果を提供。

📦 インストール

本READMEにはインストール手順に関する具体的な内容が記載されていないため、このセクションを省略します。

💻 使用例

本READMEには使用例に関するコードが記載されていないため、このセクションを省略します。

📚 ドキュメント

モデルの説明

詳細な情報は未提供です。

想定される用途と制限

詳細な情報は未提供です。

学習と評価データ

詳細な情報は未提供です。

🔧 技術詳細

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。

• learning_rate: 1e-07
• train_batch_size: 4
• eval_batch_size: 4
• seed: 42
• optimizer: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• lr_scheduler_type: polynomial
• training_steps: 3096

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.44.2
• Pytorch 2.4.1
• Datasets 3.3.2
• Tokenizers 0.19.1

📄 ライセンス

このモデルは cc-by-nc-4.0 ライセンスの下で提供されています。