许可协议：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• 图像文件夹
  评估指标：
• 准确率
• 精确率
• 召回率
• F1值
  模型索引：
• 名称：cvt-13-384-in22k-FV-finetuned-memes
  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
    分割：训练集
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.8346213292117465
    • 名称：精确率
      类型：precision
      值：0.8326806465391725
    • 名称：召回率
      类型：recall
      值：0.8346213292117465
    • 名称：F1值
      类型：f1
      值：0.8322067261008879

cvt-13-384-in22k-FV-finetuned-memes

该模型是基于microsoft/cvt-13-384-22k在imagefolder数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.5595
• 准确率：0.8346
• 精确率：0.8327
• 召回率：0.8346
• F1值：0.8322

模型描述

（需补充更多信息）

预期用途与限制

（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：0.00012
• 训练批次大小：64
• 评估批次大小：64
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：256
• 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：20

训练结果

框架版本

• Transformers 4.24.0.dev0
• Pytorch 1.11.0+cu102
• Datasets 2.6.1.dev0
• Tokenizers 0.13.1