videomae-base-entrenado-finamente-ucf101-subset

xixi1031
Clasificación de video

Este modelo fue entrenado desde cero en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.1801, Precisión: 0.5412. Se deben proporcionar más detalles sobre la descripción del modelo, los usos previstos y las limitaciones, y los datos de entrenamiento y evaluación.

Como usar

Los siguientes hiperparámetros fueron usados durante el entrenamiento:

  • tasa_de_aprendizaje: 5e-05
  • tamaño_de_lote_de_entrenamiento: 16
  • tamaño_de_lote_de_evaluación: 16
  • semilla: 42
  • optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
  • tipo_de_programador_lr: lineal
  • proporción_de_calentamiento_de_programador_lr: 0.1
  • pasos_de_entrenamiento: 4920

Ejecución de los Resultados

Pérdida de entrenamiento
Epoca
Paso
Pérdida de validación
Precisión

0.3212
0.0502
247
0.5765
0.7898

0.3799
1.0502
494
0.4347
0.8042

0.1638
2.0502
741
0.6744
0.6560

0.1194
3.0502
988
0.3914
0.8500

0.2124
4.0502
1235
0.8541
0.7002

0.0289
5.0502
1482
2.8893
0.5087

0.0909
6.0502
1729
1.3700
0.6822

0.0729
7.0502
1976
1.4459
0.6671

0.0122
8.0502
2223
1.9108
0.6382

0.0269
9.0502
2470
2.4835
0.5734

0.0659
10.0502
2717
2.8008
0.6112

0.0371
11.0502
2964
2.7996
0.5996

0.1188
12.0502
3211
2.8353
0.6063

0.0203
13.0502
3458
2.1282
0.6544

0.053
14.0502
3705
2.5461
0.6431

0.0006
15.0502
3952
2.9020
0.6257

0.0365
16.0502
4199
3.0216
0.5914

0.0005
17.0502
4446
2.8913
0.6036

0.0003
18.0502
4693
2.9041
0.6098

0.0003
19.0461
4920
2.9829
0.6028

Versiones de Framework

  • Transformers 4.42.3
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

Funcionalidades

Clasificación de video
Transformadores
Safetensors
Generado a partir de Trainer

Casos de uso

Clasificación de videos