videomae-base-finetuned-ASBD

OckerGui

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base sobre un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.9059, Precisión: 0.5946.

Como usar

Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 10
eval_batch_size: 10
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: 195

Resultados del entrenamiento:
 - Pérdida de Entrenamiento
 - Época
 - Paso
 - Pérdida de Validación
 - Precisión

Versión del Framework:
Transformers 4.28.0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3

Funcionalidades

Clasificación de Video
Transformers
PyTorch
TensorBoard

Casos de uso

Clasificación de video