videomae-base-finetuned-ucf101-subset
DrQY
Clasificación de video
Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.5261, Precisión: 0.8258.
Como usar
Para usar el modelo, necesitarás ajustar varios hiperparámetros de entrenamiento. Aquí están los hiperparámetros utilizados 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: 148
Funcionalidades
- Clasificación de video
- Transformadores
- PyTorch
- Generado a partir de Trainer
Casos de uso
- Clasificación de videos en tareas relacionadas con el aprendizaje profundo
- Uso en aplicaciones donde los videos necesitan ser clasificados o etiquetados