videomae-base-finetuned-ucf101-subset

karanv
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: 0.5091 Precisión: 0.8581

Como usar

Procedimiento de entrenamiento

Hiperparámetros de entrenamiento

Los siguientes hiperparámetros fueron 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

Resultados del entrenamiento

  • Pérdida de entrenamiento
  • Época
  • Paso
  • Pérdida de validación
  • Precisión
2.2064
0.26
38
1.7430
0.5714

0.8959
1.26
76
0.8178
0.8

0.5001
2.26
114
0.4717
0.8143

0.3355
3.23
148
0.3959
0.8857

Funcionalidades

Clasificación de video
Transformers
PyTorch
Generado a partir de Trainer

Casos de uso

Clasificación de videos