Resnet50

🚀 ResNet50

ResNet50 是一個基於 microsoft/resnet - 50 微調的模型，本模型在特定數據集上進行了優化，可用於圖像相關的任務，為圖像識別等領域提供了有效的解決方案。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/resnet - 50 在 None 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：8.2042
• 準確率：0.0

🔧 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：0.0001
• 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：10
• 總訓練批次大小：320
• 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：5
• 混合精度訓練：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.23.1
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.6.0
• Tokenizers 0.13.1

📄 許可證

本項目採用 Apache - 2.0 許可證。