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• 图像分类
• 训练生成 metrics:
• 准确率 model-index:
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exper_batch_32_e8

该模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在sudo-s/herbier_mesuem1数据集上微调的版本。在评估集上取得了以下结果：

• 损失值: 0.3520
• 准确率: 0.9113

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: 0.0002
• 训练批大小: 32
• 评估批大小: 8
• 随机种子: 42
• 优化器: Adam（β1=0.9，β2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型: 线性
• 训练轮次: 8
• 混合精度训练: Apex（优化级别O1）

训练结果

框架版本

• Transformers 4.19.4
• Pytorch 1.5.1
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1