Vit Base Patch16 224 In21k Wwwwwi

🚀 Imene/vit-base-patch16-224-in21k-wwwwwi

本模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 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：3.2187
• 訓練準確率：0.5652
• 訓練前3準確率：0.7611
• 驗證損失：3.8221
• 驗證準確率：0.2540
• 驗證前3準確率：0.4409
• 訓練輪數：9

🚀 快速開始

此部分暫未提供具體的快速開始內容，不過你可以基於該模型的微調情況，參考原模型 google/vit-base-patch16-224-in21k 的使用方法來初步使用本模型。

📚 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': 4920, '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 4.21.2
• 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。