Swinv2 Tiny Patch4 Window8 256 Finetuned Og Dataset 10e

🚀 swinv2-tiny-patch4-window8-256-finetuned-og_dataset_10e

該模型是microsoft/swinv2-tiny-patch4-window8-256在imagefolder數據集上的微調版本，在評估集上取得了良好的效果。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/swinv2-tiny-patch4-window8-256 在 imagefolder 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 評估損失（eval_loss）：0.1009
• 評估準確率（eval_accuracy）：0.9611
• 評估運行時間（eval_runtime）：193.4052
• 每秒評估樣本數（eval_samples_per_second）：63.85
• 每秒評估步數（eval_steps_per_second）：1.996
• 輪數（epoch）：5.0
• 步數（step）：2730

📚 詳細文檔

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：5e-05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：32
• 隨機種子（seed）：42
• 梯度累積步數（gradient_accumulation_steps）：4
• 總訓練批次大小（total_train_batch_size）：128
• 優化器（optimizer）：Adam，β值為(0.9, 0.999)，ε值為 1e-08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器預熱比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 訓練輪數（num_epochs）：10

框架版本

• Transformers：4.26.1
• Pytorch：1.13.1+cu116
• Datasets：2.9.0
• Tokenizers：0.13.2

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。