license: apache-2.0 tags:

• 训练生成 datasets:
• cifar10_质量偏移 metrics:
• 准确率
• F1值 model-index:
• name: resnet-50-cifar10-质量偏移 results:
  • task: name: 图像分类 type: image-classification dataset: name: cifar10_质量偏移 type: cifar10_质量偏移 args: 默认 metrics:
    • name: 准确率 type: accuracy value: 0.724
    • name: F1值 type: f1 value: 0.7221970011456912

resnet-50-cifar10-质量偏移

该模型是在cifar10_质量偏移数据集上对microsoft/resnet-50进行微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.8235
• 准确率：0.724
• F1值：0.7222

模型描述

需要更多信息

预期用途与限制

需要更多信息

训练和评估数据

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：0.0002
• 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 4.20.1
• Pytorch 1.12.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1