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# ViT Bean Leaves

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:  0.0454
  
- Precisión: 0.9925

## 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| Epoch | Step | 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
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transformers pytorch tensorboard vit image-classification other-image-classification generated_from_trainer Vit dataset:beans license:apache-2.0 model-index autotrain_compatible endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #vit #image-classification #other-image-classification #generated_from_trainer #Vit #dataset-beans #license-apache-2.0 #model-index #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 

ViT Bean Leaves
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Este modelo es una versión mejorada de google/vit-base-patch16-224-in21k en el conjunto de datos beans.
Obtiene los siguientes resultados en el conjunto de evaluación:


* Pérdida: 0.0454
* Precisión: 0.9925


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



### Framework versions


* Transformers 4.10.0.dev0
* Pytorch 1.9.0+cu102
* Conjuntos de datos 1.11.0
* Tokenizadores 0.10.3



### 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 ### Framework versions


* Transformers 4.10.0.dev0
* Pytorch 1.9.0+cu102
* Conjuntos de datos 1.11.0
* Tokenizadores 0.10.3
TAGS
#transformers #pytorch #tensorboard #vit #image-classification #other-image-classification #generated_from_trainer #Vit #dataset-beans #license-apache-2.0 #model-index #autotrain_compatible #endpoints_compatible #region-us 
 ### 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 ### Framework versions


* Transformers 4.10.0.dev0
* Pytorch 1.9.0+cu102
* Conjuntos de datos 1.11.0
* Tokenizadores 0.10.3