Ak Vit Base Patch16 224 In21k Image Classification

🚀 ak-vit-base-patch16-224-in21k-image_classification

本模型是在image_folder数据集上对 google/vit-base-patch16-224-in21k 进行微调后的版本。它在评估集上取得了出色的效果，能够精准地完成图像分类任务。

🚀 快速开始

此模型是 google/vit-base-patch16-224-in21k 在image_folder数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：3.1599
• 准确率：1.0

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：128
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率调度器热身比例：0.1
• 训练轮数：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.18.0
• Pytorch 1.10.0+cu111
• Datasets 2.1.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。