videomae-base-finetuned-RealLifeViolenceSituations-subset
dangle124
Clasificación de video
Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.1618, Precisión: 0.9533.
Como usar
Procedimiento de Entrenamiento
Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:
- 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: 800
Resultados de Entrenamiento
|Pérdida Entrenamiento|Época|Paso|Precisión|Pérdida de Validación|
|---|---|---|---|---|
|0.1065|0.25|200|0.9598|0.1470|
|0.067|1.25|400|0.9625|0.1415|
|0.0058|2.25|600|0.9625|0.1415|
|0.0274|3.25|800|0.9625|0.1415|
|0.0274|1.0|801|0.1411|0.9626|
Versiones del Framework
- Transformers 4.27.2
- Pytorch 1.13.1
- Datasets 2.10.1
- Tokenizers 0.13.2
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- videomae
- Generado a partir de Trainer
Casos de uso
- Clasificación de situaciones de violencia en videos de la vida real