Face Discriminator 2

🚀 面部判別器-2

該模型是microsoft/resnet-50在imagefolder數據集上的微調版本，可用於圖像分類任務，在評估集上有較高的準確率。

🚀 快速開始

本模型是 microsoft/resnet-50 在 imagefolder 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：0.3598
• 準確率：0.9416

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途和限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：5e-05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 梯度累積步數：4
• 總訓練批次大小：32
• 優化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器熱身比例：0.1
• 訓練輪數：2

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.28.0.dev0
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.11.0

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。