库名称: transformers
许可证: apache-2.0
基础模型: microsoft/resnet-50
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: 小数据集猫狗分类器
  结果:
  • 任务:
    名称: 图像分类
    类型: image-classification
    数据集:
    名称: 图像文件夹
    类型: imagefolder
    配置: 默认
    拆分: 训练集
    参数: 默认
    评估指标:
    • 名称: 准确率
      类型: accuracy
      值: 0.95

小数据集猫狗分类器

该模型是基于microsoft/resnet-50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:

• 损失值: 0.1369
• 准确率: 0.95

模型描述

需补充更多信息

使用场景与限制

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:

• 学习率: 4e-05
• 训练批大小: 8
• 评估批大小: 8
• 随机种子: 42
• 优化器: 使用adamw_torch，参数为betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08，无额外优化器参数
• 学习率调度器类型: 线性
• 学习率预热步数: 500
• 训练轮数: 20

训练结果

框架版本

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.4.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0