videomae-base-finetuned-ucf101-epoch20

Los siguientes hiperparámetros se utilizaron durante el entrenamiento:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
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: 79120

Resultados de entrenamiento:

Pérdida de entrenamiento
Época
Paso
Pérdida de validación
Precisión

1.9278
0.05
3956
2.7016
0.3483

0.6674
1.05
7912
1.5344
0.5915

0.7501
2.05
11868
1.5602
0.6477

0.3266
3.05
15824
1.6153
0.6807

0.6674
4.05
19780
1.5007
0.7147

0.0025
5.05
23736
1.5732
0.7065

0.4971
6.05
27692
1.7131
0.7176

0.0001
7.05
31648
1.5947
0.7482

0.0003
8.05
35604
2.0551
0.6958

0.2192
9.05
39560
1.7950
0.7356

0.1505
10.05
43516
1.9480
0.7160

0.0
11.05
47472
1.5406
0.7573

0.0016
12.05
51428
1.9811
0.7207

0.0005
13.05
55384
1.8196
0.7385

0.0
14.05
59340
1.8393
0.7520

0.0
15.05
63296
1.6738
0.7667

0.0
16.05
67252
1.7355
0.7594

0.0416
17.05
71208
1.7013
0.7638

0.0
18.05
75164
1.6373
0.7709

0.0
19.05
79120
1.5901
0.7763

Versiones de marco de trabajo:

Transformers 4.30.2
Pytorch 2.0.1+cu117
Datasets 2.13.1
Tokenizers 0.13.3