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分数

模型索引：

• 名称：microsoft-resnet-50-cartoon-emotion-detection
  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：训练
    参数：默认
    指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.8165137614678899
    • 名称：精确率
      类型：precision
      值：0.8181998512273742
    • 名称：召回率
      类型：recall
      值：0.8165137614678899
    • 名称：F1分数
      类型：f1
      值：0.8172526992448356

microsoft-resnet-50-cartoon-emotion-detection

该模型是基于microsoft/resnet-50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：0.4801
• 准确率：0.8165
• 精确率：0.8182
• 召回率：0.8165
• F1分数：0.8173

模型描述

（待补充详细信息）

预期用途与限制

（待补充详细信息）

训练与评估数据

（待补充详细信息）

训练过程

训练超参数

训练中使用的超参数如下：

• 学习率：0.00012
• 训练批次大小：64
• 评估批次大小：64
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：256
• 优化器：Adam（beta1=0.9，beta2=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：80

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