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：resnet-50-finetuned-eurosat
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：imagefolder
    类型：imagefolder
    配置：默认
    拆分：训练集
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.8239812959251837

resnet-50微调版-eurosat

本模型是基于microsoft/resnet-50对imagefolder数据集进行微调的版本。
在评估集上达到以下效果：

• 损失值：0.9095
• 准确率：0.8240

模型描述

（待补充详细信息）

用途与限制

（待补充详细信息）

训练与评估数据

（待补充详细信息）

训练流程

训练超参数

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率：0.0001
• 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（β1=0.9，β2=0.999，ε=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：10

训练结果

框架版本

• Transformers 4.24.0
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.6.1
• Tokenizers 0.13.1