Videomae Large Finetuned Deepfake Subset

🚀 videomae-large-finetuned-deepfake-subset

本模型是 MCG-NJU/videomae-large 在 Deepfake Detection Challenge 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失值：0.2588

🚀 快速開始

此模型基於預訓練模型 MCG-NJU/videomae-large，在深度偽造檢測挑戰數據集上進行微調，可用於深度偽造視頻的檢測任務。

✨ 主要特性

• 基於強大的 videomae-large 模型進行微調，能更好地適應深度偽造檢測任務。
• 提供了訓練過程中的詳細超參數和訓練結果，方便用戶瞭解模型訓練情況。

📦 安裝指南

暫未提供相關安裝步驟，若需使用該模型，可參考 transformers 庫的安裝方法。

📚 詳細文檔

模型描述

該模型是對基礎模型 MCG-NJU/videomae-large 進行微調得到的，用於深度偽造視頻的檢測，但更多詳細信息有待補充。

預期用途與限制

目前關於該模型的預期用途和限制的詳細信息有待補充。

訓練和評估數據

文檔中未提及訓練和評估數據的具體信息。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：5e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器預熱比例：0.1
• 訓練步數：4470
• 混合精度訓練：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.44.2
• Pytorch 2.5.0+cu121
• Datasets 3.1.0
• Tokenizers 0.19.1

📄 許可證

本模型採用 CC BY-NC 4.0 許可證。