Vit Base Patch16 384 Wi5

🚀 Imene/vit-base-patch16-384-wi5

本模型是 google/vit-base-patch16-384 在未知數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 訓練損失：0.4102
• 訓練準確率：0.9755
• 訓練前3準確率：0.9960
• 驗證損失：1.9021
• 驗證準確率：0.4912
• 驗證前3準確率：0.7302
• 訓練輪數：8

📚 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。

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': 3e-05, 'decay_steps': 3180, '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

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。