Vit Base Patch16 224 In21k Writer Identification

🚀 Imene/vit-base-patch16-224-in21k-Writer-Identification

本模型是在未知數據集上對 google/vit-base-patch16-224-in21k 進行微調後的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 訓練損失：2.9065
• 訓練準確率：0.6173
• 訓練前3準確率：0.8384
• 驗證損失：3.0602
• 驗證準確率：0.4255
• 驗證前3準確率：0.6884
• 訓練輪數：10

📚 詳細文檔

模型描述

暫未提供更多信息。

預期用途與限制

暫未提供更多信息。

訓練和評估數據

暫未提供更多信息。

🔧 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：

• 優化器：{'inner_optimizer': {'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 1e-05, 'decay_steps': 1500, 'end_learning_rate': 0.0, 'power': 1.0, 'cycle': False, 'name': None}}, 'decay': 0.0, 'beta_1': 0.9, 'beta_2': 0.999, 'epsilon': 1e-08, 'amsgrad': False, 'weight_decay_rate': 0.01}}, 'dynamic': True, 'initial_scale': 32768.0, 'dynamic_growth_steps': 2000}
• 訓練精度：混合浮點16位

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.21.3
• TensorFlow 2.8.2
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。