videomae-base-finetuned-ucf101-subset

lystar

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada del modelo MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.9054 Exactitud: 0.3355

Como usar

Para utilizar el modelo, debes tener en cuenta los siguientes hiperparámetros usados durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
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: 75

Resultados del entrenamiento:
Pérdida de entrenamiento: 1.8562
Época: 1.0
Paso: 75
Pérdida de validación: 1.6040
Exactitud: 0.5286

Funcionalidades

Clasificación de videos
Transformers
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

Clasificación de videos