Vit Base Patch16 224 In21k Ft Cifar10test

🚀 視覺變換器微調模型 (vit-base-patch16-224-in21k_ft-cifar10test)

本項目是基於預訓練模型微調得到的圖像識別模型，在特定任務上進一步優化了性能。

🚀 快速開始

本模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在 None 數據集上的微調版本。

🔧 技術細節

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）：16
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 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）：64
• 優化器（optimizer）：Adam，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 訓練輪數（num_epochs）：10

框架版本

• Transformers 4.24.0
• Pytorch 1.13.0
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。