videomae-base-finetuned-v2
Siccimo
Clasificación de video
Este modelo es una versión ajustada (fine-tuned) del modelo MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida (Loss): 0.3288, Precisión (Accuracy): 0.8392.
Como usar
Los siguientes hiperparámetros se usaron durante el entrenamiento:
learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 16
eval_batch_size: 16
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
training_steps: 104
Funcionalidades
- Clasificación de videos
- Capacidad de realizar seguimiento a través de TensorBoard
- Compatibilidad con Safetensors
- Generado usando Trainer
- Compatible con Transformers 4.42.3, Pytorch 2.1.2, Datasets 2.20.0 y Tokenizers 0.19.1
Casos de uso
- Clasificación de videos