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• 训练生成 数据集：
• 图像文件夹 评估指标：
• 准确率 模型索引：
• 名称：swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat 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：训练集 参数：默认 评估指标：
    • 名称：准确率 类型：accuracy 值：0.9851851851851852

swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat

该模型是基于nielsr/swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat 在图像文件夹数据集上微调的版本。 在评估集上取得了如下结果：

• 损失：0.0416
• 准确率：0.9852

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，参数betas=(0.9,0.999)，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：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.0
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2