videomae-base-finetuned-ucf101-subset

El modelo se puede utilizar para la clasificación de videos. A continuación se presentan los hiperparámetros utilizados 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: 300

Resultados del entrenamiento:

Training Loss
Epoch
Step
Validation Loss
Accuracy

1.9341
0.25
75
1.6128
0.5571

0.9925
1.25
150
0.9581
0.6714

0.2736
2.25
225
0.3831
0.8286

0.2497
3.25
300
0.2301
0.9143