license: apache-2.0 tags:

• 训练器生成 datasets:
• 豆类数据集 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: vit_model_santiago_ahumada results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: 豆类数据集 type: beans config: 默认 split: 训练集 args: 默认 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 1.0

vit_model_santiago_ahumada

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在豆类数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.0164
• 准确率：1.0

模型描述

需补充更多信息

使用场景与限制

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：0.0002
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（beta系数为0.9和0.999，epsilon为1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：4

训练结果

框架版本

• Transformers 4.24.0
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.6.1
• Tokenizers 0.13.2