Resnet 50 Cifar10 Quality Drift

🚀 resnet-50-cifar10-quality-drift

本模型是 microsoft/resnet-50 在 cifar10_quality_drift 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下成果：

• 損失值：0.8235
• 準確率：0.724
• F1值：0.7222

🚀 快速開始

此模型基於 microsoft/resnet-50 微調而來，在 cifar10_quality_drift 數據集上進行訓練和評估。

📚 詳細文檔

模型信息

訓練與評估數據

使用 cifar10_quality_drift 數據集進行訓練和評估，不過文檔未詳細說明該數據集的更多信息。

訓練流程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率：0.0002
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 優化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 學習率調度器類型：線性
• 訓練輪數：3
• 混合精度訓練：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.12.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。