videomae-base-finetuned-ucf101-subset
laurahanu
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.3377, Precisión: 0.8857.
Como usar
El modelo ha sido ajustado usando los siguientes hiperparámetros:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 1
eval_batch_size: 1
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: 1200
Transformers 4.25.1
Pytorch 1.13.0+cu116
Datasets 2.8.0
Tokenizers 0.13.2
Resultados de entrenamiento:
1.6358
0.25
300
1.4478
0.4857
1.5781
1.25
600
0.8536
0.7
0.0676
2.25
900
0.9275
0.7857
1.1855
3.25
1200
0.3377
0.8857
Funcionalidades
- Clasificación de videos
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
Casos de uso
- Clasificación de videos