许可证：apache-2.0
基础模型：google/vit-base-patch16-224
标签：

• generated_from_trainer
  数据集：
• imagefolder
  评估指标：
• accuracy
  模型索引：
• 名称：Accomodation_room_classification
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：imagefolder
    类型：imagefolder
    配置：default
    拆分：validation
    参数：default
    评估指标：
    • 名称：Accuracy
      类型：accuracy
      值：0.875

住宿房间分类模型

该模型是基于google/vit-base-patch16-224在imagefolder数据集上微调的版本，评估集表现如下：

• 损失值：0.3910
• 准确率：0.875

模型描述

（待补充详细信息）

用途与限制

（待补充详细信息）

训练与评估数据

（待补充详细信息）

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：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：linear
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：7

训练结果

框架版本

• Transformers 4.40.0
• Pytorch 2.2.1+cu121
• Datasets 2.19.0
• Tokenizers 0.19.1