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
• 精确率
• 召回率
• F1值

模型索引:

• 名称: google-vit-base-patch16-224-cartoon-emotion-detection
  结果:
  • 任务:
    名称: 图像分类
    类型: image-classification
    数据集:
    名称: 图像文件夹
    类型: imagefolder
    配置: 默认
    分割: 训练集
    参数: 默认
    评估指标:
    • 名称: 准确率
      类型: accuracy
      值: 0.8807339449541285
    • 名称: 精确率
      类型: precision
      值: 0.8768597487153273
    • 名称: 召回率
      类型: recall
      值: 0.8807339449541285
    • 名称: F1值
      类型: f1
      值: 0.8782945902988435

google-vit-base-patch16-224卡通情绪检测模型

本模型是基于google/vit-base-patch16-224在图像文件夹数据集上微调的版本。
评估集表现如下:

• 损失值: 0.3706
• 准确率: 0.8807
• 精确率: 0.8769
• 召回率: 0.8807
• F1值: 0.8783

模型描述

待补充详细信息

使用场景与限制

待补充详细信息

训练与评估数据

待补充详细信息

训练流程

训练超参数

训练采用以下超参数配置:

• 学习率: 0.00012
• 训练批大小: 64
• 评估批大小: 64
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 4
• 总训练批大小: 256
• 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 4.25.1
• PyTorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.11.0