videomae-base-ajustado-números-aumentado

latif98

Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. El modelo logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.1494, Precisión: 0.9559, F1: 0.9562, Precisión: 0.9568, Recall: 0.9565. Se utilizó un procedimiento de entrenamiento específico con determinados hiperparámetros y se evaluaron sus resultados en diferentes épocas.

Como usar

No se proporciona un uso específico. A continuación, se detallan los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento:
Tasa de aprendizaje: 5e-05
Tamaño de lote de entrenamiento: 4
Tamaño de lote de evaluación: 4
Semilla: 42
Optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
Tipo de scheduler de tasa de aprendizaje: lineal
Proporción de calentamiento del scheduler de tasa de aprendizaje: 0.1
Pasos de entrenamiento: 2816

Resultados del entrenamiento por época:
Pérdida de entrenamiento, Época, Paso, Pérdida de validación, Precisión, F1, Precisión, Recall:

0.8968, 0.25, 704, 0.8689, 0.6878, 0.6885, 0.7423, 0.6886
0.5002, 1.25, 1408, 0.4374, 0.8542, 08531, 0.8718, 0.8535
0.3627, 2.25, 2112, 0.1109, 0.9623, 0.9618, 0.9647, 0.9614
0.0289, 3.25, 2816, 0.0374, 0.9880, 0.9880, 0.9881, 0.9880

Funcionalidades

Clasificación de videos
Transformers
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

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