videomae-base-groub10-finetuned-SLT-subset

asmaa1

Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Se utiliza principalmente para la clasificación de videos y está desarrollado con Transformers y PyTorch. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 2.7437, Precisión: 0.1.

Como usar

Procedimiento de entrenamiento
Los siguientes hiperparámetros fueron utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 20

Resultados de entrenamiento
| Época | Paso | Pérdida de Validación | Precisión |
|-------|------|------------------------|-----------|
| 0.25  | 5    | 2.9087                 | 0.1       |
| 1.25  | 10   | 2.8303                 | 0.1       |
| 2.25  | 15   | 2.7706                 | 0.1       |
| 3.25  | 20   | 2.7437                 | 0.1       |

Funcionalidades

Clasificación de videos
Fine-tuning de MCG-NJU/videomae-base
Entrenado con Transformers y PyTorch

Casos de uso

Clasificación de videos en conjuntos de datos desconocidos
Aplicaciones que requieren análisis de videos