ClassificationOfLeaves

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ViT Bean Leaves

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