Vit Spectrogram

🚀 vit_spectrogram

本模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 的微調版本，在一個包含屬於“男性”和“女性”類別的梅爾頻譜圖圖像的數據集上進行了微調。該模型仍在進行微調與測試。在評估集上取得了以下結果：

• 訓練損失：0.2893
• 訓練準確率：0.8757
• 訓練前3準確率：1.0000
• 驗證損失：0.8757
• 驗證準確率：0.9366
• 驗證前3準確率：1.0
• 輪數：1

🚀 快速開始

本模型基於 google/vit-base-patch16-224-in21k 進行微調，可用於對梅爾頻譜圖進行分類，判斷其屬於“男性”還是“女性”類別。

📚 詳細文檔

模型描述

本模型是在特定數據集上對預訓練模型 google/vit-base-patch16-224-in21k 進行微調得到的，用於處理梅爾頻譜圖的分類任務。不過目前還需要更多相關信息來完善描述。

預期用途與限制

目前關於該模型的預期用途和限制還需要更多信息來明確。

訓練和評估數據

目前關於訓練和評估數據的具體信息還需要進一步補充。

訓練過程

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 優化器：{'inner_optimizer': {'class_name': 'AdamWeightDecay', 'config': {'name': 'AdamWeightDecay', 'learning_rate': {'class_name': 'PolynomialDecay', 'config': {'initial_learning_rate': 3e-05, 'decay_steps': 3032, '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：混合精度 mixed_float16

框架版本

• Transformers 4.18.0
• TensorFlow 2.4.0
• Datasets 2.0.0
• Tokenizers 0.11.6

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。