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

• 图像分类
• 训练生成
  数据集：
• 生成器
  评估指标：
• 准确率
• F1值

模型索引：

• 名称：粪便状态分类
  结果：
  • 任务：
    名称：图像分类
    类型：image-classification
    数据集：
    名称：粪便图像
    类型：generator
    配置：默认
    分割：训练集
    参数：默认
    评估指标：
    • 名称：准确率
      类型：accuracy
      值：0.941747572815534
    • 名称：F1值
      类型：f1
      值：0.9302325581395349

粪便状态分类模型

本模型是基于google/vit-base-patch16-224在粪便图像数据集上微调的版本。
在评估集上取得了以下结果：

• 损失值：0.4237
• AUC值：0.9418
• 准确率：0.9417
• 灵敏度：0.9091
• 特异度：0.9661
• 阳性预测值：0.9524
• 阴性预测值：0.9344
• F1值：0.9302
• 模型选择指标：0.9215

模型描述

（需补充更多信息）

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）

训练过程

训练超参数

训练过程中使用了以下超参数：

• 学习率：0.0002
• 训练批次大小：16
• 评估批次大小：8
• 随机种子：42
• 优化器：Adam（β1=0.9，β2=0.999，ε=1e-08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮次：10

训练结果

框架版本

• Transformers 4.38.2
• PyTorch 2.0.1
• Datasets 2.14.7
• Tokenizers 0.15.2