videomae-base-finetuned-ucf101-subset
Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: périda: 0.5659, exactitud: 0.8657.
Como usar
Más información necesaria.
Hiperparámetros de entrenamiento
Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
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: 156
Resultados de entrenamiento
| Pérdida de entrenamiento | Época | Paso | Pérdida de validación | Exactitud |
|--------------------------|-------|------|-----------------------|-----------|
| 1.2544 | 0.25 | 39 | 0.8246 | 0.68 |
| 1.6151 | 1.25 | 78 | 1.5901 | 0.64 |
| 0.8379 | 2.25 | 117 | 0.5681 | 0.92 |
| 0.274 | 3.25 | 156 | 0.5325 | 0.92 |
Versiones del framework
- Transformers 4.40.0
- Pytorch 2.2.1+cu121
- Datasets 2.19.0
- Tokenizers 0.19.1
Funcionalidades
- Clasificación de video
- Transformers
- TensorBoard
- Safetensors
Casos de uso
- Clasificación de video