🚀 swin-base-patch4-window7-224-in22k-finetuned-cifar10

该模型是 microsoft/swin-base-patch4-window7-224-in22k 在 cifar10 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了优异的表现，能够有效进行图像分类任务，为相关领域的研究和应用提供了有力支持。

🚀 快速开始

此模型是 microsoft/swin-base-patch4-window7-224-in22k 在 cifar10 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.0365
• 准确率：0.989

🔧 技术细节

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
• 学习率调度器预热比例：0.1
• 训练轮数：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.13.0+cu116
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本项目采用 Apache-2.0 许可证。