videomae-base-finetuned-crema-d8-finetuned-elder-creama-d-pretuned

El modelo puede usarse para la clasificación de videos. A continuación se presentan los hiperparámetros utilizados durante el entrenamiento:

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: lineal
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 1440

Resultados del entrenamiento:

Pérdida en el Entrenamiento
Época
Paso
Pérdida de Validación
Precisión

1.6909
0.1
145
1.6484
0.3352

1.5944
1.1
290
1.6735
0.2798

1.5776
2.1
435
1.6654
0.3212

1.6768
3.1
580
1.7330
0.1858

1.6108
4.1
725
1.6919
0.2504

1.5103
5.1
870
1.6524
0.2805

1.5447
6.1
1015
1.6767
0.3086

1.5237
7.1
1160
1.7329
0.2553

1.4397
8.1
1305
1.7293
0.2475

1.4544
9.09
1440
1.7368
0.2518

Versiones del framework:

Transformers 4.38.2
Pytorch 2.1.0+cu121
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.15.2