videomae-large-finetuned-right-hand-conflab-v1
flatala-research
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-large en un conjunto de datos desconocido. Puede lograr los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.5240 y Exactitud: 0.6146.
Como usar
El siguiente conjunto de hiperparámetros fue utilizado durante la capacitación:
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
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 1404
La versión del marco utilizado:
- Transformers: 4.41.0
- Pytorch: 1.12.0+cu116
- Datasets: 2.19.1
- Tokenizers: 0.19.1
Resultados de entrenamiento adicionales:
Pérdida de Entrenamiento | Epoch | Paso | Pérdida de Validación | Exactitud
--- | --- | --- | --- | ---
2.0232 | 0.0420 | 59 | 1.9422 | 0.1942
1.8426 | 1.0420 | 118 | 1.7418 | 0.3398
1.7424 | 2.0420 | 177 | 1.6896 | 0.4175
1.2206 | 3.0420 | 236 | 1.6280 | 0.4466
1.0738 | 4.0420 | 295 | 1.2310 | 0.5825
1.0054 | 5.0420 | 354 | 1.3243 | 0.5583
0.782 | 6.0420 | 413 | 1.1891 | 0.6359
0.599 | 7.0420 | 472 | 1.1930 | 0.6505
0.6782 | 8.0420 | 531 | 1.2866 | 0.6359
0.3033 | 9.0420 | 590 | 1.4236 | 0.5777
0.2236 | 10.0420 | 649 | 1.3206 | 0.6553
0.1756 | 11.0420 | 708 | 1.5113 | 0.6602
0.1341 | 12.0420 | 767 | 1.6544 | 0.6408
0.0823 | 13.0420 | 826 | 1.6124 | 0.6553
0.0691 | 14.0420 | 885 | 1.8230 | 0.6456
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- Safetensors
- Generado a partir de Trainer
- Puntos de Inferencia
Casos de uso
- Clasificación de videos
- Identificación de acciones con la mano derecha
- Despliegue en Endpoints
- Investigación académica