许可证：apache-2.0
基础模型：02shanky/vit-finetuned-cifar10
标签：

• 训练生成
  数据集：
• cifar10
  评估指标：
• 准确率
  模型索引：
• 名称：vit-finetuned-vanilla-cifar10-0
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：cifar10
    类型：cifar10
    配置：plain_text
    拆分：train
    参数：plain_text
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.992

vit-finetuned-vanilla-cifar10-0

该模型是基于02shanky/vit-finetuned-cifar10在cifar10数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失：0.0306
• 准确率：0.992

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：0.0001
• 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（beta1=0.9，beta2=0.999，epsilon=1e-08）
• 学习率调度器类型：linear
• 训练轮次：5

训练结果

框架版本

• Transformers 4.34.1
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.14.6
• Tokenizers 0.14.1