Swin Tiny Patch4 Window7 224 Cifar10

🚀 swin-tiny-patch4-window7-224-cifar10

このモデルは、cifar10データセット上でmicrosoft/swin-tiny-patch4-window7-224を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: 0.0818
• 正解率: 0.9718

🚀 クイックスタート

このモデルは、cifar10データセットに対して画像分類タスクを行うためにファインチューニングされたものです。

✨ 主な機能

• cifar10データセット上で画像分類タスクを高精度に行うことができます。
• 評価セットで0.9718の正解率を達成しています。

📚 ドキュメント

モデルの説明

このモデルは、microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224をベースにcifar10データセットでファインチューニングされています。

想定される用途と制限事項

詳細な情報は後日提供予定です。

学習と評価データ

詳細な情報は後日提供予定です。

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: 5e-05
• 学習バッチサイズ: 32
• 評価バッチサイズ: 32
• シード: 42
• 勾配累積ステップ: 4
• 総学習バッチサイズ: 128
• オプティマイザ: Adam (betas=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学習率スケジューラの種類: 線形
• 学習率スケジューラのウォームアップ比率: 0.1
• エポック数: 2

学習結果

フレームワークのバージョン

• Transformers 4.30.1
• Pytorch 2.0.1+cu118
• Datasets 2.12.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 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。