videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Para usar este modelo en tareas de clasificación de video, sigue los parámetros de entrenamiento y evaluación especificados. Aquí tienes un ejemplo de uso del modelo:

- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 8
- eval_batch_size: 8
- 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: 148

Framework versions utilizadas:
- Transformers 4.30.2
- Pytorch 2.0.1+cu118
- Datasets 2.13.1
- Tokenizers 0.13.3