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-v1
  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-6
    评估指标:
    • 名称: 准确率
      类型: accuracy
      值: 0.9181222707423581

vc-bantai-vit-withoutAMBI-adunest-v1

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在图像文件夹数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失: 0.3318
• 准确率: 0.9181

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

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训练与评估数据

需要更多信息

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 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，参数为betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
• 学习率调度器类型: linear
• 训练轮数: 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