videomae-base-finetuned-MSU-REU-model

kcalle02

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.2231, Precisión: 0.8806.

Como usar

## 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
* optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
* lr_scheduler_type: linear
* lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
* training_steps: 48

### Resultados del Entrenamiento

#### Pérdida de Entrenamiento

| Epoch | Step | Pérdida de Validación | Precisión |
|-------|------|----------------------|-----------|
| 0.6671 | 0.2708 | 13 | 0.5908 | 0.6716 |
| 0.5526 | 1.2708 | 26 | 0.5470 | 0.7313 |
| 0.3683 | 2.2708 | 39 | 0.4721 | 0.7910 |
| 0.19   | 3.1875 | 48 | 0.2231 | 0.8806 |

Funcionalidades

Clasificación de Video
Transformers
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

Clasificación de videos en diversas categorías
Evaluación de contenido audiovisual
Mejoras en sistemas de recomendación de video