Resnet 50 Finetuned Eurosat

🚀 resnet-50-finetuned-eurosat

本模型是 microsoft/resnet-50 在 imagefolder 數據集上的微調版本。它在圖像分類任務中表現出色，為相關領域的應用提供了有力支持。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/resnet-50 在 imagefolder 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：1.7123
• 準確率：0.5630

✨ 主要特性

• 微調優化：基於成熟的 microsoft/resnet-50 模型進行微調，更適配 imagefolder 數據集。
• 可量化結果：在評估集上有明確的損失值和準確率指標，便於衡量模型性能。

📚 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：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：1

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.23.1
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.6.1
• Tokenizers 0.13.1

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。

🔍 模型信息