swin-base-patch4-window7-224-in22k-finetuned-CT-V2

JuanFelCam

Clasificación de imagen

Este modelo es una versión ajustada de microsoft/swin-base-patch4-window7-224-in22k en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.0038, Precisión: 0.9989

Como usar

Procedimiento de entrenamiento
Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
num_epochs: 5

Resultados de entrenamiento
| Pérdida de entrenamiento | Época | Paso | Pérdida de validación | Precisión |
|--------------------------|-------|------|-----------------------|-----------|
| Sin log                  | 1.0   | 1147 | 0.0393                | 0.9877    |
| Sin log                  | 2.0   | 2294 | 0.0201                | 0.9921    |
| Sin log                  | 3.0   | 3441 | 0.0089                | 0.9964    |
| Sin log                  | 4.0   | 4588 | 0.0071                | 0.9971    |
| 0.1453                   | 5.0   | 5735 | 0.0038                | 0.9989    |
Versiones del framework

Transformers 4.37.2
Pytorch 2.3.1+cpu
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.15.1

Funcionalidades

Clasificación de imágenes
Transformers
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

Clasificación de imágenes