videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Se utilizó los siguientes hiperparámetros durante el entrenamiento:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
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 de entrenamiento por pasos:

Pérdida de Entrenamiento
Época
Paso
Pérdida de Validación
Precisión

2.1382
0.06
75
2.1056
0.2571

0.8185
1.06
150
0.6270
0.8

0.5221
2.06
225
0.4341
0.8

0.1069
3.06
300
0.4390
0.8714

0.0195
4.06
375
0.2938
0.8571

0.0097
5.06
450
0.2114
0.9

0.0076
6.06
525
0.1509
0.9429

0.1686
7.06
600
0.2527
0.9571

0.0679
8.06
675
0.0615
0.9714

0.0024
9.06
750
0.1589
0.9429

0.1946
10.06
825
0.4014
0.9

0.154
11.06
900
0.1862
0.9429

0.0021
12.06
975
0.0683
0.9857

0.0019
13.06
1050
0.0541
0.9857

0.002
14.06
1125
0.0473
0.9857

0.0018
15.06
1200
0.0475
0.9857

Las versiones de los marcos utilizados:

Transformers 4.29.1
Pytorch 2.0.1+cu117
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3