videomae-base-finetuned-ucf101-subset

Yash2003

Clasificación de video

Este modelo es una versión afinada de MCG-NJU/videomae-base en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 2.3446 y Precisión: 0.1.

Como usar

Parámetros de hiperentrenamiento
Los siguientes hiperparámetros se utilizaron 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
| Época | Paso | Pérdida de validación | Precisión |
|-------|------|----------------------|-----------|
| 0.25  | 75   | 2.3641               | 0.1143    |
| 1.25  | 150  | 2.2783               | 0.1286    |
| 2.25  | 225  | 2.2791               | 0.1       |
| 3.25  | 300  | 2.3446               | 0.1       |
Versiones del Framework

Transformers 4.40.2
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

Funcionalidades

Clasificación de videos
Transformers
TensorBoard
Safetensors
Generado a partir de Trainer Inference Endpoints

Casos de uso

Clasificación de videos