videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Se utilizaron los siguientes hiperparámetros 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 | |-------------------------|-------|------|-----------------------|-----------| | 2.1229 | 0.25 | 300 | 1.4572 | 0.4286 | | 0.702 | 1.25 | 600 | 0.5841 | 0.7286 | | 0.3536 | 2.25 | 900 | 0.3336 | 0.8286 | | 0.022 | 3.25 | 1200 | 0.1934 | 0.9571 |

Versiones del framework:

Transformers 4.41.2 Pytorch 2.1.2+cu121 Datasets 2.20.0 Tokenizers 0.19.1

Este modelo aún no tiene suficiente actividad para ser desplegado en Inference API (sin servidor). Aumenta su visibilidad social y vuelve a verificar más tarde, o despliega en Inference Endpoints (dedicado) en su lugar.