Levit 128.fb Dist In1k Finetuned Stroke Binary

🚀 levit_128.fb_dist_in1k - 微調後的中風二元檢測模型

本模型是基於 timm/levit_128.fb_dist_in1k 在二元中風檢測數據集上進行微調的版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 準確率：0.8598
• F1 值：0.8577
• 精確率：0.8602
• 召回率：0.8598

🚀 快速開始

本模型可用於圖像分類任務，特別是二元中風檢測。通過以下步驟，你可以快速使用該模型。

✨ 主要特性

• 微調優化：基於timm/levit_128.fb_dist_in1k模型在中風檢測數據集上進行微調，更適用於中風檢測任務。
• 多指標評估：在評估集上通過準確率、F1 值、精確率和召回率等多個指標進行評估，表現良好。

📚 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：2e - 05
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 隨機種子：42
• 梯度累積步數：4
• 總訓練批次大小：32
• 優化器：使用 OptimizerNames.ADAMW_TORCH，其中 betas = (0.9, 0.999)，epsilon = 1e - 08，無額外優化器參數
• 學習率調度器類型：餘弦
• 學習率調度器熱身比例：0.1
• 訓練輪數：36
• 混合精度訓練：Native AMP

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.48.3
• Pytorch 2.6.0 + cu124
• Datasets 3.4.0
• Tokenizers 0.21.0

📄 許可證

本項目採用 Apache - 2.0 許可證。