Update README.md

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 license: apache-2.0
+tags:
+- image-classification
+- other-image-classification
+- generated_from_trainer
+datasets:
+- beans
+metrics:
+- accuracy
+model-index:
+- name: vit-base-beans-demo-v2
+  results:
+  - task:
+      name: Image Classification
+      type: image-classification
+    dataset:
+      name: beans
+      type: beans
+      args: default
+    metrics:
+      - name: Accuracy
+        type: accuracy
+        value: 1.0
 ---
+
+<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
+should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
+
+# vit-base-beans-demo-v2
+
+Este modelo es una versión mejorada de [google/vit-base-patch16-224-in21k](https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224-in21k) en el conjunto de datos beans.
+Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación:
+
+- Pérdida: 0,0099
+  
+- Precisión: 1,0
+
+## Descripción del modelo
+
+Al procesar imágenes de hojas, la IA puede realizar análisis y comparaciones con una base de datos de imágenes previamente etiquetadas para identificar patrones y características distintivas asociadas con diferentes enfermedades o daños.
+
+### Hiperparámetros de entrenamiento
+
+Durante el entrenamiento se utilizaron los siguientes hiperparámetros:
+- learning_rate 0.0002
+- tamaño_lote_entrenamiento: 16
+- tamaño_lote_evaluación: 8
+- semilla: 42
+- optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
+- lr_scheduler_type: lineal
+- número de épocas: 5
+- entrenamiento_precisión_mezclada: Native AMP
+
+### Resultados del entrenamiento
+
+| Pérdida de entrenamiento| Epoca | Paso | Pérdida de Validación | Precisión |
+|:-----------------------:|:-----:|:----:|:---------------------:|:---------:|
+| 0.0705                  | 1.54  | 100  | 0.0562                | 0.9925    |
+| 0.0123                  | 3.08  | 200  | 0.0124                | 1.0       |
+| 0.008                   | 4.62  | 300  | 0.0099                | 1.0       |
+
+
+### Framework versions
+
+- Transformers 4.10.0.dev0
+- Pytorch 1.9.0+cu102
+- Conjuntos de datos 1.11.0
+- Tokenizadores 0.10.3