🚀 fl_image_category

本模型是 microsoft/resnet-18 在 fl_image_category_ds 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了不错的结果，可用于图像分类任务，为图像分类相关应用提供了一定的价值。

🚀 快速开始

本模型是 microsoft/resnet-18 在 fl_image_category_ds 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：0.9667
• 准确率：0.6216

📚 详细文档

模型描述

更多信息待补充。

预期用途与限制

更多信息待补充。

训练和评估数据

更多信息待补充。

🔧 技术细节

训练过程

训练超参数

训练期间使用了以下超参数：

• 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
• 学习率调度器预热比例：0.1
• 训练轮数：5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.1
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本模型使用的是 Apache-2.0 许可证。