许可证：apache-2.0
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：vit-base-patch16-224-in21k-face-recognition
  结果：
  • 任务：
    类型：图像分类
    名称：图像分类
    数据集：
    名称：图像文件夹
    类型：图像文件夹
    配置：默认
    拆分：训练集
    参数：默认
    指标：
    • 类型：准确率
      值：0.999957997311828
      名称：准确率
  • 任务：
    类型：图像分类
    名称：图像分类
    数据集：
    名称：自定义
    类型：自定义
    拆分：测试集
    指标：
    • 类型：精确率
      值：1.0
      名称：精确率
    • 类型：ROC曲线下面积
      值：0.908055
      名称：AUC
    • 类型：召回率
      值：1.0
      名称：召回率

vit-base-patch16-224-in21k人脸识别模型

本模型是基于google/vit-base-patch16-224-in21k在图像文件夹数据集上微调的版本。
在评估集上取得如下结果：

• 损失值：0.0015
• 准确率：1.0000

模型描述

（待补充详细信息）

使用场景与限制

（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：0.00012
• 训练批次大小：64
• 评估批次大小：64
• 随机种子：42
• 梯度累积步数：4
• 总训练批次大小：256
• 优化器：带betas=(0.9,0.999)和epsilon=1e-08的Adam
• 学习率调度器类型：线性
• 学习率预热比例：0.1
• 训练轮次：8

训练结果

框架版本

• Transformers 4.30.2
• PyTorch 1.13.1+cu117
• Datasets 2.13.2
• Tokenizers 0.11.0