🚀 dataset_model2

dataset_model2 是在 imagefolder 数据集上对 google/vit-base-patch16-224-in21k 进行微调后的模型。该模型在评估集上取得了良好的效果，可用于图像分类任务，为相关领域的图像识别工作提供了有力支持。

📚 详细文档

模型信息

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（learning_rate）：0.0001
• 训练批次大小（train_batch_size）：16
• 评估批次大小（eval_batch_size）：16
• 随机种子（seed）：42
• 梯度累积步数（gradient_accumulation_steps）：4
• 总训练批次大小（total_train_batch_size）：64
• 优化器（optimizer）：Adam，β=(0.9, 0.999)，ε=1e-08
• 学习率调度器类型（lr_scheduler_type）：线性
• 学习率调度器热身比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 训练轮数（num_epochs）：20

训练结果

框架版本

• Transformers 4.26.0.dev0
• Pytorch 1.13.0+cu117
• Datasets 2.7.1
• Tokenizers 0.13.2

📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。