Swin Tiny Patch4 Window7 224 Finetuned Eurosat

🚀 微調版Swin-Tiny圖像分類模型

本模型是基於圖像分類任務對預訓練模型進行微調的成果，它在圖像分類任務中展現出了出色的性能，能夠精準地對圖像進行分類，為相關領域的應用提供了強大的支持。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 在 imagefolder 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：0.3026
• 準確率：1.0

📚 詳細文檔

模型信息

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：5e-05
• 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：4
• 總訓練批次大小：128
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 學習率調度器預熱比例：0.1
• 訓練輪數：20

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.21.3
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。