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• 图像分类
• 视觉
• 训练生成 datasets:
• 豆类数据集 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: vit-base-beans results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: 豆类数据集 type: beans config: default split: validation args: default metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.9849624060150376

vit-base-beans

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在豆类数据集上进行微调的版本。
在评估集上取得了如下结果：

• 损失：0.0840
• 准确率：0.9850

模型描述

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预期用途与限制

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训练与评估数据

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训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e-05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：1337
• 优化器：Adam，参数betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：5.0

训练结果

框架版本

• Transformers 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.1+cpu
• Datasets 2.8.0
• Tokenizers 0.13.2