license: apache-2.0 tags:

• 从训练器生成 metrics:
• f1分数 model-index:
• name: vit-base-DogSick results: []

vit-base-DogSick

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在未知数据集上微调的版本。其在评估集上的表现如下：

• 损失值: 1.3041
• 准确率: {'accuracy': 0.6102564102564103}
• F1分数: {'f1': 0.5980148081337936}

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

训练过程中使用的超参数如下：

• 学习率: 4e-05
• 训练批次大小: 8
• 评估批次大小: 8
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam（beta参数为(0.9,0.999)，epsilon为1e-08）
• 学习率调度器类型: 线性
• 训练轮次: 8
• 混合精度训练: 原生AMP

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