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mansee

Clasificación de imagen

Este modelo es una versión ajustada de microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224 en el conjunto de datos imagefolder. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.0726 Exactitud: 0.9797.

Como usar

Hiperparámetros de entrenamiento
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 128
optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
num_epochs: 5

Resultados del entrenamiento
| Pérdida | Época | Paso | Pérdida de Validación | Exactitud |
| ------- | ----- | ---- | -------------------- | --------- |
| 0.1329  | 0.99  | 72   | 0.0882               | 0.9767    |
| 0.1247  | 1.99  | 144  | 0.0805               | 0.9767    |
| 0.0742  | 2.99  | 216  | 0.0721               | 0.9767    |
| 0.0745  | 3.99  | 288  | 0.0726               | 0.9797    |
| 0.1289  | 4.99  | 360  | 0.0848               | 0.9729    |

Funcionalidades

Clasificación de imágenes
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Safetensors

Casos de uso

Clasificación de imágenes
Evaluación de imágenes
Investigación en visión por computadora