videomae-base-finetuned-ucf101-subset
example404
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.1779 Exactitud: 0.2546
Como usar
El modelo fue entrenado utilizando los siguientes hiperparámetros:
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: 12
Las versiones de los frameworks utilizados son:
- Transformers 4.30.2
- Pytorch 1.13.1
- Datasets 2.13.2
- Tokenizers 0.13.3
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
Casos de uso
- Clasificación de videos
- Evaluación de rendimiento en conjuntos de datos personalizados