Resnet 50 Finetuned Eurosat

🚀 resnet-50-finetuned-eurosat

該模型是基於imagefolder數據集對microsoft/resnet-50進行微調後的版本，在評估集上有特定的表現。

🚀 快速開始

此模型是 microsoft/resnet-50 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：1.1981
• 準確率：0.6677

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途和限制

更多信息待補充。

訓練和評估數據

更多信息待補充。

🔧 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：

• 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
• 學習率調度器熱身比例：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

本模型採用 Apache-2.0 許可證。

相關標籤和指標

• 生成來源：Trainer
• 數據集：imagefolder
• 評估指標：準確率

模型索引

• 名稱：resnet-50-finetuned-eurosat
  • 結果：
    • 任務：
      • 名稱：圖像分類
      • 類型：圖像分類
    • 數據集：
      • 名稱：imagefolder
      • 類型：imagefolder
      • 配置：默認
      • 分割：訓練集
      • 參數：默認
    • 指標：
      • 名稱：準確率
      • 類型：準確率
      • 值：0.6676646706586826