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：weeds_hfclass12
  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：默认
    拆分：测试
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.96

weeds_hfclass12

该模型基于平衡数据集训练，每类250张图像，按0.8/0.1/0.1比例划分，图像尺寸调整为224x224

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

此模型是在microsoft/beit-base-patch16-224-pt22k-ft22k基础上对imagefolder数据集进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.1257
• 准确率：0.96

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：16
• 评估批次大小：16
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：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