Swin Base Patch4 Window7 224 In22k Finetuned Cifar10

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該模型是 microsoft/swin-base-patch4-window7-224-in22k 在 cifar10 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了優異的表現，能夠有效進行圖像分類任務，為相關領域的研究和應用提供了有力支持。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/swin-base-patch4-window7-224-in22k 在 cifar10 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：0.0365
• 準確率：0.989

🔧 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：5e - 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
• 學習率調度器預熱比例：0.1
• 訓練輪數：3

訓練結果

框架版本

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

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。