Tiny Random Vit Finetuned Eurosat

🚀 tiny-random-vit-finetuned-eurosat

本模型是 hf-internal-testing/tiny-random-vit 在 imagefolder 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下成績：

• 損失值：1.0488
• 準確率：0.6647

🚀 快速開始

此模型是基於 imagefolder 數據集對 hf-internal-testing/tiny-random-vit 進行微調得到的，可直接用於圖像分類任務。

✨ 主要特性

• 微調模型：基於 hf-internal-testing/tiny-random-vit 模型在 imagefolder 數據集上進行微調。
• 評估指標：在評估集上有明確的損失值和準確率指標。

📚 詳細文檔

模型描述

本模型是對 hf-internal-testing/tiny-random-vit 進行微調後的版本，用於圖像分類任務。

預期用途與限制

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訓練和評估數據

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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：3

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.21.0
• Pytorch 1.12.0+cu113
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

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