Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Eurosat

🚀 vit-base-patch16-224-in21k-finetuned-eurosat

本模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在 imagefolder 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果，展示了其在圖像相關任務上的有效性和準確性：

• 評估損失（eval_loss）：0.2695
• 評估準確率（eval_accuracy）：0.9022
• 評估運行時間（eval_runtime）：195.5267
• 每秒評估樣本數（eval_samples_per_second）：21.486
• 每秒評估步數（eval_steps_per_second）：0.675
• 訓練輪數（epoch）：51.76
• 訓練步數（step）：10196

📚 詳細文檔

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）：32
• 評估批次大小（eval_batch_size）：32
• 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）：128
• 優化器（optimizer）：Adam，β1=0.9，β2=0.999，ε=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）：200

框架版本

• Transformers：4.20.1
• Pytorch：1.12.1+cu102
• Datasets：2.3.2
• Tokenizers：0.12.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。