Hugging Face's logo

gorrox14
/
vit-base-txoriaktxori

Image Classification
Transformers
PyTorch
TensorBoard
vit
Generated from Trainer
Eval Results (legacy)
Model card Files
xet
 Metrics Community
1
vit-base-txoriaktxori / README.md
gorrox14's picture
gorrox14
update model card README.md
269a25d
preview code
|
raw
history blame contribute delete
14.3 kB
metadata 
license: apache-2.0
tags:
  - generated_from_trainer
datasets:
  - txoriak_txori
metrics:
  - accuracy
model-index:
  - name: vit-base-txoriaktxori
    results:
      - task:
          name: Image Classification
          type: image-classification
        dataset:
          name: txoriak_txori
          type: txoriak_txori
          config: default
          split: validation
          args: default
        metrics:
          - name: Accuracy
            type: accuracy
            value: 0.9864

vit-base-txoriaktxori

This model is a fine-tuned version of google/vit-base-patch16-224-in21k on the txoriak_txori dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0559
  • Accuracy: 0.9864

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0002
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 4
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Accuracy
5.8505 0.02 100 5.8381 0.2584
5.259 0.04 200 5.2556 0.4992
4.6643 0.06 300 4.5950 0.6532
4.0801 0.08 400 3.9534 0.6976
3.3312 0.1 500 3.2908 0.7608
2.773 0.12 600 2.6892 0.7704
2.3108 0.14 700 2.0982 0.7976
1.662 0.16 800 1.6214 0.8216
1.3897 0.18 900 1.2662 0.8604
1.1634 0.2 1000 0.9868 0.8892
1.0498 0.22 1100 0.7855 0.8992
0.5978 0.24 1200 0.6305 0.912
0.6399 0.26 1300 0.5560 0.9164
0.607 0.28 1400 0.5119 0.9192
0.6595 0.3 1500 0.4307 0.9272
0.5239 0.32 1600 0.4124 0.9176
0.5166 0.34 1700 0.3280 0.9312
0.5352 0.36 1800 0.3155 0.9308
0.4036 0.38 1900 0.2893 0.9424
0.3836 0.4 2000 0.3161 0.9272
0.3418 0.42 2100 0.3005 0.9384
0.4172 0.44 2200 0.2518 0.9456
0.4293 0.46 2300 0.2367 0.9424
0.3551 0.48 2400 0.2422 0.9432
0.2718 0.5 2500 0.2207 0.9492
0.3802 0.52 2600 0.2163 0.9428
0.2916 0.54 2700 0.2156 0.946
0.3384 0.56 2800 0.2037 0.9508
0.352 0.58 2900 0.2241 0.9432
0.3868 0.6 3000 0.2525 0.9428
0.3195 0.62 3100 0.2032 0.9496
0.2618 0.64 3200 0.2088 0.944
0.326 0.66 3300 0.1744 0.9536
0.2691 0.68 3400 0.1853 0.9516
0.2629 0.7 3500 0.1788 0.9464
0.2965 0.72 3600 0.1719 0.9572
0.3565 0.74 3700 0.2041 0.9452
0.2344 0.76 3800 0.1863 0.9504
0.4416 0.78 3900 0.1938 0.9472
0.2901 0.8 4000 0.1674 0.9572
0.3158 0.82 4100 0.2006 0.9496
0.3708 0.84 4200 0.1850 0.952
0.2636 0.86 4300 0.1488 0.9624
0.1764 0.88 4400 0.1818 0.9524
0.4299 0.9 4500 0.1642 0.9576
0.4862 0.92 4600 0.1867 0.9516
0.288 0.94 4700 0.1362 0.9604
0.2715 0.96 4800 0.1384 0.9668
0.3139 0.98 4900 0.1607 0.956
0.2301 1.0 5000 0.1428 0.9628
0.1527 1.02 5100 0.1313 0.9672
0.1856 1.04 5200 0.1356 0.9628
0.1143 1.06 5300 0.1469 0.962
0.1465 1.08 5400 0.1320 0.9648
0.1342 1.1 5500 0.1291 0.9644
0.1686 1.12 5600 0.1589 0.952
0.0683 1.14 5700 0.1598 0.9592
0.095 1.16 5800 0.1330 0.9628
0.1458 1.18 5900 0.1307 0.9652
0.2321 1.2 6000 0.1498 0.9608
0.0593 1.22 6100 0.1393 0.9636
0.1721 1.24 6200 0.1564 0.9604
0.2735 1.26 6300 0.1509 0.9572
0.1384 1.28 6400 0.1526 0.958
0.1232 1.3 6500 0.1560 0.9596
0.1615 1.32 6600 0.1348 0.9652
0.2521 1.34 6700 0.1223 0.9684
0.0616 1.36 6800 0.1556 0.9616
0.23 1.38 6900 0.1338 0.9652
0.237 1.4 7000 0.1140 0.9664
0.2572 1.42 7100 0.1191 0.9672
0.1841 1.44 7200 0.1121 0.9708
0.1212 1.46 7300 0.1089 0.9708
0.1436 1.48 7400 0.1246 0.9672
0.1403 1.5 7500 0.1234 0.9676
0.1794 1.52 7600 0.1273 0.966
0.2153 1.54 7700 0.1423 0.964
0.1347 1.56 7800 0.0985 0.9708
0.1989 1.58 7900 0.1117 0.9712
0.2686 1.6 8000 0.1166 0.9704
0.134 1.62 8100 0.1391 0.962
0.2474 1.64 8200 0.1280 0.9676
0.0635 1.66 8300 0.1079 0.9696
0.1073 1.68 8400 0.1335 0.9628
0.1483 1.7 8500 0.1108 0.9692
0.0933 1.72 8600 0.1059 0.9708
0.1204 1.74 8700 0.1007 0.9752
0.1051 1.76 8800 0.1055 0.9712
0.1509 1.78 8900 0.0995 0.9704
0.1404 1.8 9000 0.1012 0.9744
0.0502 1.82 9100 0.0913 0.9768
0.3038 1.84 9200 0.0988 0.9732
0.1651 1.86 9300 0.1146 0.9656
0.1047 1.88 9400 0.1140 0.9664
0.1639 1.9 9500 0.1059 0.97
0.1044 1.92 9600 0.1012 0.9744
0.1955 1.94 9700 0.1119 0.9676
0.1903 1.96 9800 0.1127 0.9716
0.1328 1.98 9900 0.1199 0.9628
0.1219 2.0 10000 0.1011 0.972
0.0514 2.02 10100 0.1040 0.9728
0.0194 2.04 10200 0.0994 0.9752
0.0469 2.06 10300 0.1027 0.9716
0.0417 2.08 10400 0.1045 0.9748
0.0566 2.1 10500 0.0861 0.9792
0.0427 2.12 10600 0.1094 0.974
0.1358 2.14 10700 0.0795 0.9776
0.0119 2.16 10800 0.0972 0.9748
0.0379 2.18 10900 0.1087 0.97
0.0951 2.2 11000 0.1079 0.9728
0.0256 2.22 11100 0.0951 0.9748
0.076 2.24 11200 0.0945 0.9764
0.1004 2.26 11300 0.0870 0.9788
0.0657 2.28 11400 0.1073 0.974
0.0332 2.3 11500 0.0960 0.9752
0.0087 2.32 11600 0.0865 0.978
0.0351 2.34 11700 0.0963 0.9736
0.0127 2.36 11800 0.0989 0.976
0.0447 2.38 11900 0.1038 0.9752
0.023 2.4 12000 0.0919 0.9744
0.0329 2.42 12100 0.0857 0.9796
0.042 2.44 12200 0.0812 0.9804
0.0549 2.46 12300 0.1114 0.9732
0.0806 2.48 12400 0.0971 0.9772
0.1768 2.5 12500 0.0933 0.974
0.059 2.52 12600 0.0943 0.9788
0.0184 2.54 12700 0.0874 0.978
0.021 2.56 12800 0.0903 0.9764
0.0457 2.58 12900 0.0999 0.976
0.0788 2.6 13000 0.0954 0.9732
0.0599 2.62 13100 0.0876 0.9752
0.1041 2.64 13200 0.1017 0.9744
0.0309 2.66 13300 0.0918 0.9772
0.1347 2.68 13400 0.0758 0.9792
0.0432 2.7 13500 0.0790 0.9808
0.0802 2.72 13600 0.0860 0.9776
0.0841 2.74 13700 0.0857 0.98
0.0513 2.76 13800 0.0895 0.9764
0.0129 2.78 13900 0.0861 0.9772
0.1279 2.8 14000 0.0895 0.9764
0.0074 2.82 14100 0.0842 0.978
0.0132 2.84 14200 0.0742 0.9796
0.0974 2.86 14300 0.0854 0.9776
0.0803 2.88 14400 0.0769 0.9804
0.037 2.9 14500 0.0806 0.9788
0.0936 2.92 14600 0.0824 0.9812
0.0064 2.94 14700 0.0748 0.9832
0.0631 2.96 14800 0.0761 0.9828
0.0158 2.98 14900 0.0709 0.9848
0.0433 3.0 15000 0.0704 0.9828
0.0028 3.02 15100 0.0712 0.9824
0.0031 3.04 15200 0.0717 0.9808
0.0191 3.06 15300 0.0716 0.9828
0.0051 3.08 15400 0.0708 0.9832
0.0205 3.1 15500 0.0686 0.9828
0.1147 3.12 15600 0.0670 0.984
0.0014 3.14 15700 0.0628 0.9848
0.0082 3.16 15800 0.0659 0.984
0.0149 3.18 15900 0.0672 0.9836
0.0056 3.2 16000 0.0676 0.9852
0.0059 3.22 16100 0.0706 0.9836
0.0198 3.24 16200 0.0725 0.9812
0.0019 3.26 16300 0.0681 0.9828
0.0013 3.28 16400 0.0681 0.9856
0.0663 3.3 16500 0.0704 0.9852
0.0024 3.32 16600 0.0697 0.984
0.0081 3.34 16700 0.0679 0.9852
0.0264 3.36 16800 0.0631 0.9872
0.0061 3.38 16900 0.0651 0.9848
0.0169 3.4 17000 0.0655 0.9828
0.0013 3.42 17100 0.0661 0.9836
0.0072 3.44 17200 0.0633 0.9848
0.009 3.46 17300 0.0634 0.9848
0.0028 3.48 17400 0.0634 0.9844
0.0024 3.5 17500 0.0637 0.9836
0.0031 3.52 17600 0.0641 0.9848
0.004 3.54 17700 0.0619 0.9856
0.0562 3.56 17800 0.0673 0.9856
0.0005 3.58 17900 0.0644 0.9864
0.0079 3.6 18000 0.0647 0.9872
0.0016 3.62 18100 0.0617 0.9872
0.0019 3.64 18200 0.0636 0.9872
0.0047 3.66 18300 0.0608 0.9848
0.0327 3.68 18400 0.0586 0.9868
0.0108 3.7 18500 0.0594 0.9872
0.0061 3.72 18600 0.0597 0.9868
0.0106 3.74 18700 0.0579 0.9872
0.001 3.76 18800 0.0564 0.9872
0.012 3.78 18900 0.0561 0.9876
0.0038 3.8 19000 0.0566 0.9868
0.0099 3.82 19100 0.0573 0.9864
0.0026 3.84 19200 0.0575 0.9864
0.0062 3.86 19300 0.0573 0.9872
0.0239 3.88 19400 0.0573 0.9864
0.0026 3.9 19500 0.0568 0.9868
0.0014 3.92 19600 0.0557 0.9868
0.0019 3.94 19700 0.0562 0.9864
0.0484 3.96 19800 0.0560 0.9864
0.0022 3.98 19900 0.0559 0.9864
0.0145 4.0 20000 0.0559 0.9864

Framework versions

  • Transformers 4.26.1
  • Pytorch 1.13.1+cu116
  • Datasets 2.10.1
  • Tokenizers 0.13.2