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• 训练生成 datasets:
• 图像文件夹 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: weeds_hfclass18 results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: 图像文件夹 type: imagefolder config: 默认 split: 测试集 args: 默认 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.7766666666666666

weeds_hfclass18

该模型基于平衡数据集训练（每类250张样本），按0.8/0.1/0.1比例划分训练/验证/测试集，图像统一调整为224x224分辨率。

数据集来源：https://www.kaggle.com/datasets/vbookshelf/v2-plant-seedlings-dataset

本模型是在microsoft/resnet-152基础上对图像文件夹数据集进行微调的版本，在评估集上取得如下结果：

• 损失值：1.2397
• 准确率：0.7767

模型描述

需补充更多信息

使用场景与限制

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
• 训练批大小：16
• 评估批大小：16
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批大小：64
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：10

训练结果

框架版本

• Transformers 4.26.1
• Pytorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.10.1
• Tokenizers 0.13.2