videomae-base-finetuned-ucf101-subset

BBGAME605065444
Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.1514, Precisión: 0.9714. Transformers: 4.34.0.dev0, PyTorch: 2.0.1+cu117, Datasets: 2.13.0, Tokenizers: 0.13.3.

Como usar

Este modelo no tiene suficiente actividad para ser desplegado en Inference API (sin servidor) aún. Aumenta su visibilidad social y revisa más tarde, o despliega en Endpoints de Inferencia (dedicados) en su lugar.

Hiperparámetros de entrenamiento

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: lineal
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • training_steps: 300
### Resultados de Entrenamiento
- Pérdida de Entrenamiento
- Época
- Paso
- Pérdida de Validación
- Precisión

1.9819
0.25
75
1.4662
0.5

0.8043
1.25
150
0.5547
0.8143

0.2785
2.25
225
0.3610
0.8143

0.3157
3.25
300
0.1514
0.9714

Funcionalidades

Clasificación de Video
Transformers
PyTorch

Casos de uso

Reconocimiento de actividades en videos
Clasificación de contenidos audiovisuales