videomae-large-fight_22-01-2024

Este modelo es una versión ajustada del modelo MCG-NJU/videomae-large en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida (Loss): 0.6263, Precisión (Accuracy): 0.8565, Precisión (Precision): 0.8502, Recall: 0.8655. Está diseñado para la clasificación de videos utilizando la arquitectura Transformers y está generado a partir de Trainer Inference Endpoints. El modelo contiene 304 millones de parámetros y usa tensores de tipo F32.