Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Cifar10

🚀 vit-base-patch16-224-in21k-finetuned-cifar10

本模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在 image_folder 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下成果：

• 損失率：0.1357
• 準確率：0.9881

📚 詳細文檔

模型描述

更多信息待補充。

預期用途與限制

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訓練和評估數據

更多信息待補充。

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
• 學習率調度器預熱比例：0.1
• 訓練輪數：3

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 2.0.0
• Tokenizers 0.11.6

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。

🔍 其他信息

• 標籤：generated_from_trainer
• 數據集：image_folder
• 評估指標：準確率
• 基礎模型：google/vit-base-patch16-224-in21k

模型索引：

• 名稱：vit-base-patch16-224-in21k-finetuned-cifar10
  • 結果：
    • 任務：
      • 類型：圖像分類
      • 名稱：圖像分類
    • 數據集：
      • 名稱：image_folder
      • 類型：image_folder
      • 參數：默認
    • 評估指標：
      • 類型：準確率
      • 值：0.9881481481481481
      • 名稱：準確率

⚠️ 重要提示

本模型卡片是根據訓練器可獲取的信息自動生成的，你可能需要校對並完善內容，然後移除本註釋。