videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Más información necesaria sobre los usos previstos y las limitaciones.

Hiperparámetros de entrenamiento

Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 3
eval_batch_size: 3
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 400

Resultados del entrenamiento

• Pérdida de entrenamiento por épocas
• Precisión

Epoch   Step   Validation Loss   Accuracy
1.3593  0.25   100               1.1703   0.6429
0.9994  1.25   200               1.0599   0.5571
0.155   2.25   300               0.4389   0.8
0.3238  3.25   400               0.3140   0.8714

Versiones del framework

• Transformers 4.28.0
• Pytorch 2.1.0+cu121
• Datasets 2.17.1
• Tokenizers 0.13.3