license: apache-2.0 tags:

• 训练器生成 datasets:
• 图像文件夹 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: vit-base-patch16-224-finetuned-main-gpu-30e-final results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: 图像文件夹 type: imagefolder config: 默认 split: 验证集 args: 默认 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.9940476190476191

vit-base-patch16-224-finetuned-main-gpu-30e-final

该模型是基于google/vit-base-patch16-224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：

• 损失值：0.0231
• 准确率：0.9940

模型描述

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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

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e-05
• 训练批大小：32
• 评估批大小：32
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批大小：128
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：30

训练结果

框架版本

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.13.1+cu116
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2