遷移學習微調

# 遷移學習微調

Autotrain Chest Xray Demo 1677859324 Finetuned Eurosat

基於胸部X光數據集微調的圖像分類模型，準確率達97.13%

Crop Disease Model 1

基於Google Vision Transformer (ViT) 架構微調的作物病害識別模型，準確率70%

基於音頻數據集對MIT/ast-finetuned-audioset-10-10-0.4593進行微調的音頻分類模型

Platzi Vit Model Will Mendoza

基於Google的ViT模型在豆類數據集上微調得到的圖像分類模型，準確率達98.5%

Platzi Vit Model Nelson Silvera

這是一個基於Google的ViT模型在beans數據集上微調得到的圖像分類模型，在驗證集上達到了98.5%的準確率。

Beit Base Patch16 224 Pt22k Ft22k Plant Seedling Classification

基於BEiT架構的植物幼苗分類模型，在平衡數據集上微調，測試準確率達96%

Swinv2 Tiny Patch4 Window8 256 Finetuned Og Dataset 10e

基於Swin Transformer V2架構的視覺模型微調版本，在圖像分類任務上表現優異

My Awesome Food Model

基於ViT架構的食物分類模型，在Food101數據集上微調，準確率達98.5%

Google Vit Base Patch16 224 Face

基於google/vit-base-patch16-224在圖像文件夾數據集上微調的視覺Transformer模型，用於圖像分類任務。

Vit Base Patch16 224 Album Vitvmmrdb Make Model Album Pred

基於Google的ViT模型在未知數據集上微調的視覺分類模型，擅長圖像分類任務

Vit Base Patch32 224 In21k Finetuned Eurosat

基於Google Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，在food101數據集上微調，用於食品圖像分類任務

Resnet 18 Feature Extraction

基於microsoft/resnet-18微調的圖像分類模型，在圖像文件夾數據集上表現優異。

基於Google的ViT基礎模型在豆類圖像數據集上微調的視覺分類模型，準確率達97.74%

該模型是基於timm/resnet18.a1_in1k在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率為69.17%。

Vit Base Patch16 224 In21k Finetuned Eurosat

基於Google Vision Transformer (ViT)架構的圖像分類模型，在EuroSAT數據集上微調

Vit Base Patch16 224 In21k Ucsat

基於Vision Transformer架構的圖像分類模型，在未知數據集上微調

Wav2vec2 Base Common Voice 40p Persian Colab

該模型是基於facebook/wav2vec2-base在波斯語數據集上微調的語音識別模型，主要用於波斯語語音轉文本任務。

Resnet 50 Base Beans Demo

基於ResNet-50架構在beans數據集上微調的圖像分類模型，準確率達90.23%

基於OpenAI GPT-2模型的葡萄牙語生物醫學文本生成模型，通過遷移學習與微調技術訓練

大型語言模型其他

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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct

專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務

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Transformers 支持多種語言

Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。

Transformers 英語

Roberta Base Chinese Extractive Qa

基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。

問答系統中文

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