videomae-base-finetuned-ucf101-subset

skywarrd

Clasificación de video

Este modelo es una versión ajustada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.2680, Precisión: 0.9097.

Como usar

Hiperparámetros de Entrenamiento
Los siguientes hiperparámetros se usaron 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: 600

Resultados del Entrenamiento
| Pérdida de Entrenamiento | Época | Paso | Pérdida de Validación | Precisión |
|--------------------------|-------|------|-----------------------|-----------|
| 1.2058                   | 0.25  | 150  | 1.0513                | 0.7571    |
| 0.8489                   | 1.25  | 300  | 0.5581                | 0.7857    |
| 0.1427                   | 2.25  | 450  | 0.3362                | 0.8286    |
| 0.4253                   | 3.25  | 600  | 0.0811                | 0.9714    |

Funcionalidades

Clasificación de Videos
Transformers
PyTorch
TensorBoard
Generado a partir de Trainer

Casos de uso

Clasificación de videos
Análisis de contenido de video