Clasificacion Vit Model Manuel Chaves

🚀 圖像分類-ViT模型-Manuel Chaves

本模型是一個圖像分類模型，基於預訓練模型進行微調，在評估集上取得了較低的損失和較高的準確率，可用於圖像分類相關任務。

🚀 快速開始

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

• 損失：0.0701
• 準確率：0.9774

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練期間使用了以下超參數：

• 學習率：0.0002
• 訓練批次大小：8
• 評估批次大小：8
• 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
• 訓練輪數：4

訓練結果

框架版本

• Transformers 4.27.4
• Pytorch 2.0.0+cu118
• Datasets 2.11.0
• Tokenizers 0.13.3

📄 許可證

本模型採用Apache 2.0許可證。