您尚未登录账户请先登录您的atyun账户，方可使用该功能
您的企业账号申请正在审核中审核通过后即可使用此功能，请耐心等待~
模型:
mrgiraffe/vit-large-dataset-model-v3
任务:
图像分类
许可:
apache-2.0
英文vit-large-dataset-model-v3
该模型是基于None数据集上的 google/vit-base-patch16-224-in21k 进行微调的版本。在评估集上实现了以下结果：
- 损失: 0.0630
- 准确率: 0.9850
模型描述
需要更多信息
预期用途和限制
需要更多信息
训练和评估数据
需要更多信息
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
- 训练批大小：16
- 评估批大小：8
- 种子：42
- 优化器：Adam，betas=(0.9,0.999)，epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type：线性
- 训练轮数：4
- 混合精度训练：Native AMP
训练结果
| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Accuracy |
|---|---|---|---|---|
| 0.0465 | 0.36 | 500 | 0.1289 | 0.9612 |
| 0.0253 | 0.71 | 1000 | 0.0983 | 0.9693 |
| 0.008 | 1.07 | 1500 | 0.0957 | 0.9728 |
| 0.0569 | 1.43 | 2000 | 0.0668 | 0.9793 |
| 0.035 | 1.79 | 2500 | 0.0865 | 0.9752 |
| 0.0034 | 2.14 | 3000 | 0.0748 | 0.9773 |
| 0.0638 | 2.5 | 3500 | 0.0708 | 0.9805 |
| 0.0195 | 2.86 | 4000 | 0.0782 | 0.9821 |
| 0.0012 | 3.21 | 4500 | 0.0739 | 0.9820 |
| 0.0013 | 3.57 | 5000 | 0.0680 | 0.9845 |
| 0.0417 | 3.93 | 5500 | 0.0630 | 0.9850 |
框架版本
- Transformers 4.22.0.dev0
- Pytorch 1.12.1+cu113
- Datasets 2.4.0
- Tokenizers 0.12.1