🚀 mnist-digit-classification-2022-09-04

该模型是基于mnist数据集对google/vit-base-patch16-224-in21k进行微调后的版本，可用于图像分类任务，在评估集上取得了优异的成绩。

🚀 快速开始

此模型是在mnist数据集上对google/vit-base-patch16-224-in21k进行微调后的版本。它在评估集上取得了以下成绩：

• 损失值：0.0319
• 准确率：0.9923

🔧 技术细节

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：2e - 05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：5.0

框架版本

• Transformers 4.22.0.dev0
• Pytorch 1.12.1+cu102
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1

📄 许可证

本项目采用Apache-2.0许可证。