许可证：apache-2.0
标签：

• 训练生成
  数据集：
• 图像文件夹
• lewtun/dog_food
  评估指标：
• 准确率

模型索引：

• 名称：swin-tiny-finetuned-dogfood
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：lewtun/dog_food
    类型：lewtun/dog_food
    参数：lewtun--dog_food
    指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.988
  • 任务：
    类型：image-classification
    名称：图像分类
    数据集：
    名称：lewtun/dog_food
    类型：lewtun/dog_food
    配置：lewtun--dog_food
    拆分：test
    指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.9826666666666667
      已验证：true
    • 名称：宏平均精确率
      类型：precision
      值：0.9820904286553143
      已验证：true
    • 名称：微平均精确率
      类型：precision
      值：0.9826666666666667
      已验证：true
    • 名称：加权平均精确率
      类型：precision
      值：0.9828416519866903
      已验证：true
    • 名称：宏平均召回率
      类型：recall
      值：0.9828453314981092
      已验证：true
    • 名称：微平均召回率
      类型：recall
      值：0.9826666666666667
      已验证：true
    • 名称：加权平均召回率
      类型：recall
      值：0.9826666666666667
      已验证：true
    • 名称：宏平均F1分数
      类型：f1
      值：0.9824101123169301
      已验证：true
    • 名称：微平均F1分数
      类型：f1
      值：0.9826666666666667
      已验证：true
    • 名称：加权平均F1分数
      类型：f1
      值：0.9826983433609648
      已验证：true
    • 名称：损失值
      类型：loss
      值：0.2326570302248001
      已验证：true
    • 名称：马修斯相关系数
      类型：matthews_correlation
      值：0.974016655798285
      已验证：true

swin-tiny-finetuned-dogfood

该模型是基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224在lewtun/dog_food数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.1959
• 准确率：0.988

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

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：5e-05
• 训练批次大小：32
• 评估批次大小：32
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：128
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：1

训练结果

框架版本

• Transformers 4.20.1
• PyTorch 1.11.0+cu113
• Datasets 2.3.2
• Tokenizers 0.12.1