Emotion Image Classification V2

🚀 情緒圖像分類模型 V2

該模型是基於圖像文件夾數據集對 google/vit-base-patch16-224-in21k 進行微調後的版本，可用於圖像分類任務，在評估集上取得了一定的準確率。

🚀 快速開始

此模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在 imagefolder 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果：

• 損失：1.2748
• 準確率：0.5938

📦 安裝指南

文檔中未提及具體安裝步驟，若需使用該模型，可參考相關框架的安裝方法：

• Transformers 4.37.2
• Pytorch 2.3.0
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.1

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率 (learning_rate)：7e-07
• 訓練批次大小 (train_batch_size)：32
• 評估批次大小 (eval_batch_size)：32
• 隨機種子 (seed)：42
• 優化器 (optimizer)：Adam，其中 betas=(0.9, 0.999)，epsilon=1e-08
• 學習率調度器類型 (lr_scheduler_type)：線性
• 訓練輪數 (num_epochs)：1750

訓練結果

📄 許可證

該模型使用的許可證為 Apache-2.0。

框架版本