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微调版-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
    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: 0.562962962962963

resnet-50微调版-eurosat

本模型是基于microsoft/resnet-50在图像文件夹数据集上微调的版本。
在评估集上取得如下结果：

• 损失值: 1.7123
• 准确率: 0.5630

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

训练过程中使用的超参数如下：

• 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（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: 1

训练结果

框架版本

• Transformers 4.23.1
• Pytorch 1.12.1+cu113
• Datasets 2.6.1
• Tokenizers 0.13.1