videomae-base-ajustado-ucf101-subconjunto
cdofitas
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Este modelo realiza tareas de Clasificación de Video utilizando la arquitectura Transformers y genera resultados visualizables en TensorBoard. El modelo está optimizado con Adam y utiliza un programador de tasa de aprendizaje lineal. Ha demostrado una pérdida de 1.1144 y una precisión de 0.5987 en el conjunto de evaluación.
Como usar
Para utilizar este modelo, se espera que cargue los pesos y utilice una entrada de video para generar clasificaciones de video. A continuación se detallan algunos hiperparámetros de entrenamiento:
- learning_rate: 5e-05
- train_batch_size: 16
- eval_batch_size: 16
- seed: 42
- optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
- tipo de programador de tasa de aprendizaje: lineal
- relación de calentamiento del programador de tasa de aprendizaje: 0.1
- pasos de entrenamiento: 500
Funcionalidades
- Trabaja con Clasificación de Video
- Arquitectura Transformers
- Compatible con TensorBoard
- Pesos en formato Safetensors
Casos de uso
- Clasificación de videos deportivos
- Análisis de contenido multimedia
- Etiquetado automático de videos