Resnet 50 Finetuned

🚀 resnet-50_finetuned

本模型是 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成果，能夠為相關任務提供更精準的預測和分析，具有較高的實用價值。

🚀 快速開始

本模型是 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（Loss）：0.7209
• 精確率（Precision）：0.3702
• 召回率（Recall）：0.5
• F1 值：0.4254
• 準確率（Accuracy）：0.7404

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 技術細節

訓練過程

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：2e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：16
• 評估批次大小（eval_batch_size）：16
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，其中 betas = (0.9, 0.999)，epsilon = 1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 訓練輪數（num_epochs）：10
• 混合精度訓練（mixed_precision_training）：原生自動混合精度（Native AMP）

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.22.1
• Pytorch 1.12.1 + cu113
• Datasets 2.5.1
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用 Apache - 2.0 許可證。