license: apache-2.0
tags:

• generated_from_trainer
  datasets:
• imagefolder
  metrics:
• accuracy
  model-index:
• name: swin-tiny-patch4-window7-224-finetuned-eurosat
  results:
  • task:
    name: 图像分类
    type: image-classification
    dataset:
    name: imagefolder
    type: imagefolder
    config: default
    split: train
    args: default
    metrics:
    • name: 准确率
      type: accuracy
      value: 0.9792592592592593

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

该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在imagefolder数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.0557
• 准确率：0.9793

模型描述

需补充更多信息

预期用途与限制

需补充更多信息

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
• 训练批大小：32
• 评估批大小：32
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批大小：128
• 优化器：Adam（beta系数=(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 1.12.1+cu113
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2