videomae-base-finetuned-ESBD_Augm

Se utilizó los siguientes hiperparámetros durante el entrenamiento:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 12
eval_batch_size: 12
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: 600

Resultados del entrenamiento:

Pérdida de entrenamiento
Época
Paso
Pérdida de validación
Precisión

1.3123
0.09
53
1.6064
0.2619

1.0067
1.09
106
1.0193
0.5952

0.6878
2.09
159
0.7885
0.7143

0.7995
3.09
212
1.2313
0.4524

0.4079
4.09
265
1.1397
0.6667

0.3837
5.09
318
0.7624
0.7857

0.1238
6.09
371
0.7338
0.8571

0.0156
7.09
424
0.8244
0.8333

0.0088
8.09
477
1.0176
0.7619

0.0472
9.09
530
0.8700
0.8333

0.0021
10.09
583
0.9045
0.8095

0.002
11.03
600
0.9068
0.8095

Versiones del framework:

Transformers 4.28.0
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.14.5
Tokenizers 0.13.3