许可证：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• 图像文件夹
  评估指标：
• 准确率
  模型索引：
• 名称：face_discriminator-2
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：imagefolder
    类型：imagefolder
    配置：faces_resnet
    拆分：train
    参数：faces_resnet
    指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.9416243654822335

face_discriminator-2

该模型是基于microsoft/resnet-50在图像文件夹数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.3598
• 准确率：0.9416

模型描述

需补充更多信息

预期用途与限制

需补充更多信息

训练与评估数据

需补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率：5e-05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：32
• 优化器：Adam（beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：linear
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：2

训练结果

框架版本

• Transformers 4.28.0.dev0
• Pytorch 1.12.1
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.11.0