Vit Base Patch32 224 In21k Finetuned Eurosat

🚀 vit-base-patch32-224-in21k-finetuned-eurosat

本模型是在food101數據集上對google/vit-base-patch32-224-in21k進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下成果，能夠有效提升圖像分類的準確性和效率。

🚀 快速開始

此模型為基於google/vit-base-patch32-224-in21k在food101數據集上微調得到的圖像分類模型。在評估集上，損失為1.6175，準確率達到0.7321。

📚 詳細文檔

模型信息

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：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
• 學習率調度器熱身比例：0.1
• 訓練輪數：3

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.24.0
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 許可證

本項目採用Apache-2.0許可證。