Convnext Tiny 224 Finetuned Eurosat Vitconfig Test

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該模型是在imagefolder數據集上對 進行微調後的版本，可用於相關圖像任務，提升圖像識別等方面的性能。

🚀 快速開始

暫未提供快速開始相關內容，可根據模型特點和需求，參考後續訓練參數等信息進行使用。

📚 詳細文檔

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（learning_rate）：5e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：1
• 評估批次大小（eval_batch_size）：1
• 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）：4
• 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）：2

框架版本

• Transformers：4.25.1
• Pytorch：1.13.0 + cu116
• Datasets：2.7.1
• Tokenizers：0.13.2

📄 許可證

原文檔未提及許可證相關信息。