许可证：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• fashion_mnist_quality_drift
  评估指标：
• 准确率
• F1值
  模型索引：
• 名称：resnet-50-fashion-mnist-quality-drift
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：fashion_mnist_quality_drift
    类型：fashion_mnist_quality_drift
    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：0.73
    • 名称：F1值
      类型：f1
      值：0.7289360255705818

resnet-50-fashion-mnist-quality-drift

该模型是基于microsoft/resnet-50在fashion_mnist_quality_drift数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.7473
• 准确率：0.73
• F1值：0.7289

模型描述

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预期用途与限制

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训练与评估数据

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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：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam，参数betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：3
• 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