🚀 rorshark - vit - base

本模型是 google/vit - base - patch16 - 224 - in21k 在 imagefolder 数据集上的微调版本。它在评估集上取得了以下成果：

• 损失值：0.0393
• 准确率：0.9923

🚀 快速开始

此模型基于预训练模型 google/vit - base - patch16 - 224 - in21k 进行微调，在图像分类任务上表现出色。

📚 详细文档

模型描述

该模型是在 google/vit - base - patch16 - 224 - in21k 基础上针对 imagefolder 数据集进行微调的版本，可用于图像分类任务。

预期用途与限制

文档暂未提供相关信息。

训练和评估数据

文档暂未提供相关信息。

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：2e - 05
• 训练批次大小：8
• 评估批次大小：8
• 随机种子：1337
• 优化器：Adam（β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08）
• 学习率调度器类型：线性
• 训练轮数：5.0

训练结果

框架版本

• Transformers 4.36.0.dev0
• Pytorch 2.1.1+cu118
• Datasets 2.15.0
• Tokenizers 0.15.0

📄 许可证

本模型采用 Apache - 2.0 许可证。