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• 准确率 model-index:
• name: vit-base-patch16-224-finetuned-cifar10 results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: cifar10 type: cifar10 config: 纯文本 split: 训练集 args: 纯文本 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.9876

vit-base-patch16-224-finetuned-cifar10

该模型是在cifar10数据集上对google/vit-base-patch16-224进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.0427
• 准确率：0.9876

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

需补充更多信息

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（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：3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.25.1
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2