Sign Language Classification V1

🚀 手語分類模型 v1

該模型是基於預訓練模型對未知數據集進行微調得到的，用於手語分類任務，在評估集上有較好的準確率表現。

📚 文檔

模型概述

此模型 sign_language_classification_v1 是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在未知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：1.3445
• 準確率：0.8056

訓練和評估數據

暫無相關詳細信息。

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：64
• 評估批次大小：64
• 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
• 學習率調度器熱身比例：0.1
• 訓練輪數：50

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.35.2
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。