videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Mvp-24

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.2091 Precisión: 0.9429

Como usar

Los siguientes hiperparámetros fueron utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 1
eval_batch_size: 1
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: 1200

Resultados del entrenamiento:
| Pérdida de Entrenamiento | Época | Paso | Pérdida de Validación | Precisión |
|-------------------------|-------|------|----------------------|-----------|
| 1.3834                  | 0.25  | 300  | 1.1783               | 0.5714    |
| 2.5838                  | 1.25  | 600  | 1.3998               | 0.6       |
| 0.0371                  | 2.25  | 900  | 0.9554               | 0.8       |
| 0.9005                  | 3.25  | 1200 | 0.2091               | 0.9429    |

Funcionalidades

Transformadores
PyTorch
videomae
Generado a partir de Trainer
Puntos finales de inferencia

Casos de uso

Clasificación de videos