license: apache-2.0 tags:

• 由训练器生成 datasets:
• 豆类数据集 metrics:
• 准确率 model-index:
• name: 我的豆类视觉变换器模型 results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: 豆类数据集 type: beans config: 默认 split: 训练集 args: 默认 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.9924812030075187

我的豆类视觉变换器模型

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在豆类数据集上微调的版本。在评估集上取得了如下结果：

• 损失值：0.0321
• 准确率：0.9925

模型描述

基于豆类数据集的视觉变换器模型。

预期用途与限制

需要更多信息

训练与评估数据

需要更多信息

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：0.0002
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：采用Adam，参数β=(0.9,0.999)，ε=1e-08
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：4
• 混合精度训练：原生AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.21.0
• Pytorch 1.12.0+cu113
• Datasets 2.4.0
• Tokenizers 0.12.1