Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Finetuned FER2013 7e 05 Finetuned SFEW 7e 05

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該模型是 lixiqi/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k-finetuned-FER2013-7e-05 在 image_folder 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：1.5659
• 準確率：0.5260

📚 詳細文檔

訓練和評估數據

更多信息待補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：7e-05
• 訓練批次大小：32
• 評估批次大小：32
• 隨機種子：42
• 梯度累積步數：4
• 總訓練批次大小：128
• 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：10

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

🔍 標籤

• generated_from_trainer

📊 數據集

• image_folder

📈 指標

• 準確率

📋 模型索引

• 名稱：beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k-finetuned-FER2013-7e-05-finetuned-FER2013-7e-05
  • 結果：
    • 任務：
      • 名稱：圖像分類
      • 類型：圖像分類
    • 數據集：
      • 名稱：image_folder
      • 類型：image_folder
      • 參數：默認
    • 指標：
      • 名稱：準確率
      • 類型：準確率
      • 值：0.5259515570934256