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• 训练生成 datasets:
• 图像文件夹 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: swin-tiny-patch4-window7-224微调垃圾分类模型 results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: 图像文件夹 type: imagefolder config: 默认 split: 训练集 args: 默认 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.882689556509299

swin-tiny-patch4-window7-224微调垃圾分类模型

该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224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：

• 损失值: 0.3372
• 准确率: 0.8827

模型描述

需要补充更多信息

使用场景与限制

需要补充更多信息

训练与评估数据

需要补充更多信息

训练流程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率: 5e-05
• 训练批次大小: 32
• 评估批次大小: 32
• 随机种子: 42
• 梯度累积步数: 4
• 总训练批次大小: 128
• 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 4.23.1
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2