videomae-base-finetuned-ucf101-subset
samadriaz
Clasificación de video
Este modelo es una versión adaptada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.1841 Precisión: 0.9419
Como usar
Para usar este modelo, puede seguir los siguientes parámetros de hiperentrenamiento utilizados durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 2
eval_batch_size: 2
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 600
Aquí está un ejemplo de los resultados del entrenamiento:
Training Loss
Epoch
Step
Validation Loss
Accuracy
1.3469
0.25
150
1.1427
0.5857
0.9358
1.25
300
0.5033
0.8
0.2002
2.25
450
0.4554
0.8286
0.4202
3.25
600
0.1951
0.9143
Funcionalidades
- Clasificación de Video
- Transformers
- PyTorch
- TensorBoard
- Safetensors
Casos de uso
- Clasificación de videos
- Implementación de modelos de aprendizaje automático en TensorBoard
- Utilización en la investigación y desarrollo en el campo de la visión por computadora