timesformer-base-finetuned-k400-finetuned-elder

El modelo puede usarse para la clasificación de videos. Los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento son los siguientes:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
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: 576

Resultados del entrenamiento:

Pérdida de entrenamiento
Epoca
Paso
Pérdida de validación
Precisión

1.5696
0.25
145
1.6706
0.3430

1.5394
1.25
290
1.6107
0.3251

1.3926
2.25
435
1.6141
0.3116

1.5686
3.24
576
1.6341
0.3006