许可证: apache-2.0
标签:

• 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: 图像文件夹
    类型: imagefolder
    参数: 默认
    评估指标:
    • 名称: 准确率
      类型: accuracy
      值: 0.4864864864864865

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

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

• 损失: 1.3826
• 准确率: 0.4865

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 (beta=(0.9,0.999), epsilon=1e-08)
• 学习率调度器类型: linear
• 学习率预热比例: 0.1
• 训练轮数: 3

训练结果

框架版本

• Transformers 4.20.1
• Pytorch 1.11.0+cu102
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1