videomae-base-short-finetuned-ssv2-finetuned-rwf2000-epochs8-sample8

lmazzon70

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base-short-finetuned-ssv2 en un conjunto de datos desconocido. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 3.2493, Precisión: 0.3857.

Como usar

# Parámetros de hiperentrenamiento
``` learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
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: 6400

# Resultados del entrenamiento
``` Epoch: 0.12
Step: 800
Pérdida de validación: 0.5823
Precisión: 0.8175

Epoch: 1.12
Step: 1600
Pérdida de validación: 2.2365
Precisión: 0.5475

Epoch: 2.12
Step: 2400
Pérdida de validación: 1.4244
Precisión: 0.6375

Epoch: 3.12
Step: 3200
Pérdida de validación: 0.9144
Precisión: 0.7525

Epoch: 4.12
Step: 4000
Pérdida de validación: 0.7622
Precisión: 0.825

Epoch: 5.12
Step: 4800
Pérdida de validación: 1.0658
Precisión: 0.775

Epoch: 6.12
Step: 5600
Pérdida de validación: 1.6892
Precisión: 0.6875

Epoch: 7.12
Step: 6400
Pérdida de validación: 1.1574
Precisión: 0.7825

Funcionalidades

Clasificación de video
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Generado a partir de Trainer
Puntos finales de inferencia

Casos de uso

Clasificación de videos en conjuntos de datos sin especificar
Uso en tareas de inferencia en videos