Skincare Detection

🚀 護膚檢測模型

本模型是一個圖像分類模型，基於預訓練的視覺模型進行微調，可用於護膚相關的圖像檢測任務，在評估集上有較好的準確率表現。

🚀 快速開始

此模型是 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：0.4840
• 準確率：0.8648

📚 詳細文檔

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：0.0002
• 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：12

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.38.2
• Pytorch 2.1.2
• Datasets 2.17.1
• Tokenizers 0.15.2

📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。