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：vc-bantai-vit-withoutAMBI-adunest-v3
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：imagefolder
    类型：imagefolder
    参数：Violation-Classification---Raw-10
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.8218352310783658

vc-bantai-vit-withoutAMBI-adunest-v3

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在imagefolder数据集上微调的版本。
在评估集上达到如下效果：

• 损失：0.8889
• 准确率：0.8218

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：0.0005
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（beta=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：linear
• 训练轮次：200
• 混合精度训练：Native AMP

训练结果

框架版本

• Transformers 4.20.1
• PyTorch 1.12.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1