generated_from_trainer

<!-- 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-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:

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:

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