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license: apache-2.0 |
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tags: |
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- image-classification |
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- other-image-classification |
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- generated_from_trainer |
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- Vit |
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datasets: |
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- beans |
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metrics: |
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- accuracy |
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model-index: |
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- name: vit-base-beans-demo-v2 |
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results: |
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- task: |
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name: Image Classification |
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type: image-classification |
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dataset: |
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name: beans |
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type: beans |
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args: default |
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metrics: |
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- name: Accuracy |
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type: accuracy |
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value: 1 |
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pipeline_tag: image-classification |
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<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You |
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should probably proofread and complete it, then remove this comment. --> |
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# vit-base-beans-demo-v2 |
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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. |
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Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: |
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- Pérdida: 0,0099 |
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- Precisión: 1,0 |
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## Descripción del modelo |
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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. |
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### Hiperparámetros de entrenamiento |
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Durante el entrenamiento se utilizaron los siguientes hiperparámetros: |
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- learning_rate 0.0002 |
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- tamaño_lote_entrenamiento: 16 |
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- tamaño_lote_evaluación: 8 |
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- semilla: 42 |
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- optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08 |
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- lr_scheduler_type: lineal |
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- número de épocas: 5 |
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- entrenamiento_precisión_mezclada: Native AMP |
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### Resultados del entrenamiento |
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| Pérdida de entrenamiento| Epoch | Step | Pérdida de Validación | Precisión | |
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|:-----------------------:|:-----:|:----:|:---------------------:|:---------:| |
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| 0.0705 | 1.54 | 100 | 0.0562 | 0.9925 | |
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| 0.0123 | 3.08 | 200 | 0.0124 | 1.0 | |
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| 0.008 | 4.62 | 300 | 0.0099 | 1.0 | |
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### Framework versions |
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- Transformers 4.10.0.dev0 |
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- Pytorch 1.9.0+cu102 |
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- Conjuntos de datos 1.11.0 |
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- Tokenizadores 0.10.3 |
