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-tiny_rvl_cdip_100_examples_per_class_kd_MSE

This model is a fine-tuned version of WinKawaks/vit-tiny-patch16-224 on the None 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 Brier Loss Nll F1 Micro F1 Macro Ece Aurc
No log 1.0 25 4.7870 0.065 0.9655 17.0930 0.065 0.0550 0.1747 0.9357
No log 2.0 50 3.9498 0.205 0.8858 9.5780 0.205 0.1863 0.1692 0.6618
No log 3.0 75 3.3698 0.3675 0.7672 6.4908 0.3675 0.3392 0.1676 0.4195
No log 4.0 100 2.9935 0.4075 0.6958 5.5595 0.4075 0.3820 0.1828 0.3327
No log 5.0 125 2.8351 0.455 0.6591 4.8619 0.455 0.4351 0.1561 0.2833
No log 6.0 150 2.8196 0.4725 0.6595 4.7785 0.4725 0.4367 0.1808 0.2790
No log 7.0 175 2.6352 0.5075 0.6234 4.9881 0.5075 0.4886 0.1563 0.2493
No log 8.0 200 2.5325 0.525 0.6162 4.3297 0.525 0.5026 0.1724 0.2365
No log 9.0 225 2.5459 0.53 0.6099 5.1608 0.53 0.5148 0.1944 0.2350
No log 10.0 250 2.5573 0.5325 0.6161 5.4495 0.5325 0.5212 0.2052 0.2397
No log 11.0 275 2.3199 0.5675 0.5828 4.1247 0.5675 0.5626 0.1849 0.2071
No log 12.0 300 2.2917 0.565 0.5758 4.1738 0.565 0.5694 0.1992 0.2023
No log 13.0 325 2.2744 0.555 0.5974 4.2323 0.555 0.5544 0.1982 0.2203
No log 14.0 350 2.1638 0.5625 0.5807 4.2049 0.5625 0.5629 0.1868 0.2049
No log 15.0 375 2.1934 0.5575 0.5903 4.3813 0.5575 0.5614 0.1868 0.2022
No log 16.0 400 2.1092 0.5625 0.5702 3.6094 0.5625 0.5700 0.1846 0.2011
No log 17.0 425 2.0379 0.5875 0.5642 4.4351 0.5875 0.5822 0.2036 0.1959
No log 18.0 450 2.0303 0.5825 0.5558 3.6847 0.5825 0.5820 0.1684 0.1881
No log 19.0 475 2.0506 0.57 0.5749 4.0014 0.57 0.5708 0.1725 0.2027
1.5026 20.0 500 1.9932 0.5875 0.5524 3.8003 0.5875 0.5914 0.1843 0.1831
1.5026 21.0 525 2.0131 0.565 0.5643 4.0681 0.565 0.5635 0.1776 0.1957
1.5026 22.0 550 2.0162 0.5725 0.5712 3.7068 0.5725 0.5766 0.1934 0.1955
1.5026 23.0 575 1.9093 0.605 0.5381 3.7930 0.605 0.6032 0.1539 0.1749
1.5026 24.0 600 1.9607 0.575 0.5561 4.5740 0.575 0.5789 0.1782 0.1902
1.5026 25.0 625 1.8971 0.5825 0.5408 3.7290 0.5825 0.5754 0.1836 0.1751
1.5026 26.0 650 1.9217 0.5775 0.5537 3.8085 0.5775 0.5844 0.1725 0.1843
1.5026 27.0 675 1.9493 0.585 0.5606 3.6743 0.585 0.5953 0.1755 0.1882
1.5026 28.0 700 1.8884 0.585 0.5437 3.7865 0.585 0.5828 0.1801 0.1822
1.5026 29.0 725 1.9242 0.585 0.5479 3.9607 0.585 0.5856 0.1619 0.1817
1.5026 30.0 750 1.8767 0.5975 0.5470 3.7995 0.5975 0.5966 0.1599 0.1790
1.5026 31.0 775 1.8723 0.5925 0.5337 3.8962 0.5925 0.5972 0.1678 0.1729
1.5026 32.0 800 1.9093 0.585 0.5545 3.8776 0.585 0.5830 0.1902 0.1841
1.5026 33.0 825 1.8667 0.595 0.5363 3.8926 0.595 0.5917 0.1772 0.1745
1.5026 34.0 850 1.8403 0.59 0.5521 3.8560 0.59 0.5953 0.1711 0.1800
1.5026 35.0 875 1.8464 0.5925 0.5380 4.0376 0.5925 0.5970 0.1719 0.1756
1.5026 36.0 900 1.8441 0.5975 0.5411 3.7193 0.5975 0.6008 0.1569 0.1753
1.5026 37.0 925 1.8599 0.5875 0.5402 3.9139 0.5875 0.5908 0.1779 0.1789
1.5026 38.0 950 1.8559 0.6 0.5458 3.8970 0.6 0.5991 0.1583 0.1804
1.5026 39.0 975 1.8285 0.61 0.5370 3.6292 0.61 0.6155 0.1623 0.1722
0.0745 40.0 1000 1.8309 0.5975 0.5432 3.6865 0.5975 0.6017 0.1663 0.1821
0.0745 41.0 1025 1.8237 0.59 0.5348 3.6213 0.59 0.5921 0.1695 0.1738
0.0745 42.0 1050 1.8421 0.605 0.5360 3.8592 0.605 0.6048 0.1601 0.1743
0.0745 43.0 1075 1.8158 0.5975 0.5300 3.4537 0.5975 0.5953 0.1696 0.1707
0.0745 44.0 1100 1.8238 0.5875 0.5358 3.7706 0.5875 0.5923 0.1797 0.1754
0.0745 45.0 1125 1.8214 0.595 0.5463 3.4742 0.595 0.5981 0.1800 0.1770
0.0745 46.0 1150 1.8162 0.5925 0.5317 3.9260 0.5925 0.5950 0.1646 0.1733
0.0745 47.0 1175 1.8050 0.5975 0.5392 3.8322 0.5975 0.5979 0.1794 0.1763
0.0745 48.0 1200 1.8214 0.5975 0.5347 3.7965 0.5975 0.6009 0.1555 0.1746
0.0745 49.0 1225 1.7813 0.6 0.5294 3.8398 0.6 0.6005 0.1674 0.1688
0.0745 50.0 1250 1.8179 0.6075 0.5336 3.4690 0.6075 0.6112 0.1743 0.1748
0.0745 51.0 1275 1.7953 0.595 0.5380 3.7781 0.595 0.5990 0.1380 0.1727
0.0745 52.0 1300 1.7897 0.6 0.5323 3.7412 0.6 0.6013 0.1603 0.1707
0.0745 53.0 1325 1.8072 0.59 0.5428 3.5993 0.59 0.5947 0.1571 0.1773
0.0745 54.0 1350 1.7834 0.605 0.5219 3.7600 0.605 0.6049 0.1563 0.1671
0.0745 55.0 1375 1.7920 0.595 0.5361 3.5986 0.595 0.5978 0.1512 0.1717
0.0745 56.0 1400 1.8074 0.5925 0.5387 3.5383 0.5925 0.5962 0.1669 0.1741
0.0745 57.0 1425 1.7893 0.605 0.5346 3.6929 0.605 0.6039 0.1641 0.1681
0.0745 58.0 1450 1.7787 0.6 0.5317 3.7652 0.6 0.6004 0.1850 0.1726
0.0745 59.0 1475 1.7888 0.595 0.5323 3.4558 0.595 0.5975 0.1797 0.1732
0.0231 60.0 1500 1.8064 0.58 0.5332 3.7773 0.58 0.5839 0.1819 0.1762
0.0231 61.0 1525 1.7795 0.6075 0.5298 3.7998 0.6075 0.6086 0.1678 0.1704
0.0231 62.0 1550 1.7826 0.595 0.5318 3.6741 0.595 0.5916 0.1550 0.1715
0.0231 63.0 1575 1.7704 0.5925 0.5325 3.5942 0.5925 0.5941 0.1619 0.1712
0.0231 64.0 1600 1.7901 0.6025 0.5289 3.4459 0.6025 0.6054 0.2022 0.1712
0.0231 65.0 1625 1.7944 0.59 0.5381 3.7591 0.59 0.5910 0.1599 0.1756
0.0231 66.0 1650 1.7721 0.605 0.5256 3.5227 0.605 0.6045 0.1525 0.1677
0.0231 67.0 1675 1.7779 0.5975 0.5306 3.6792 0.5975 0.5994 0.1667 0.1714
0.0231 68.0 1700 1.7724 0.6 0.5250 3.7552 0.6 0.6022 0.1818 0.1683
0.0231 69.0 1725 1.7765 0.6025 0.5283 3.4264 0.6025 0.6019 0.1671 0.1700
0.0231 70.0 1750 1.7784 0.6 0.5276 3.6887 0.6 0.6053 0.1715 0.1703
0.0231 71.0 1775 1.7659 0.6 0.5282 3.6051 0.6 0.6006 0.1722 0.1691
0.0231 72.0 1800 1.7882 0.5975 0.5329 3.5950 0.5975 0.6016 0.1981 0.1716
0.0231 73.0 1825 1.7678 0.6 0.5287 3.6691 0.6 0.6032 0.1733 0.1696
0.0231 74.0 1850 1.7716 0.6 0.5286 3.7576 0.6 0.6013 0.1734 0.1692
0.0231 75.0 1875 1.7704 0.6 0.5299 3.5917 0.6 0.6016 0.1645 0.1709
0.0231 76.0 1900 1.7729 0.6 0.5298 3.6758 0.6 0.6024 0.1766 0.1710
0.0231 77.0 1925 1.7749 0.6 0.5308 3.6022 0.6 0.6030 0.1604 0.1717
0.0231 78.0 1950 1.7720 0.6 0.5294 3.6759 0.6 0.6017 0.1786 0.1708
0.0231 79.0 1975 1.7734 0.6025 0.5288 3.6765 0.6025 0.6048 0.1673 0.1698
0.0059 80.0 2000 1.7709 0.6 0.5286 3.6755 0.6 0.6020 0.1749 0.1704
0.0059 81.0 2025 1.7730 0.6 0.5295 3.6760 0.6 0.6020 0.1677 0.1708
0.0059 82.0 2050 1.7723 0.6025 0.5295 3.6756 0.6025 0.6055 0.1626 0.1708
0.0059 83.0 2075 1.7721 0.6025 0.5295 3.6741 0.6025 0.6055 0.1709 0.1708
0.0059 84.0 2100 1.7725 0.6025 0.5297 3.6747 0.6025 0.6048 0.1627 0.1709
0.0059 85.0 2125 1.7724 0.6025 0.5295 3.6751 0.6025 0.6055 0.1639 0.1707
0.0059 86.0 2150 1.7724 0.6025 0.5296 3.6751 0.6025 0.6055 0.1630 0.1708
0.0059 87.0 2175 1.7724 0.6025 0.5295 3.6749 0.6025 0.6055 0.1638 0.1707
0.0059 88.0 2200 1.7722 0.6025 0.5295 3.6752 0.6025 0.6055 0.1645 0.1708
0.0059 89.0 2225 1.7723 0.6025 0.5295 3.6747 0.6025 0.6055 0.1639 0.1708
0.0059 90.0 2250 1.7723 0.6025 0.5294 3.6750 0.6025 0.6055 0.1643 0.1708
0.0059 91.0 2275 1.7723 0.6025 0.5294 3.6750 0.6025 0.6055 0.1643 0.1708
0.0059 92.0 2300 1.7723 0.6025 0.5295 3.6747 0.6025 0.6055 0.1639 0.1708
0.0059 93.0 2325 1.7723 0.6025 0.5295 3.6749 0.6025 0.6055 0.1637 0.1707
0.0059 94.0 2350 1.7722 0.6025 0.5295 3.6749 0.6025 0.6055 0.1688 0.1708
0.0059 95.0 2375 1.7723 0.6025 0.5295 3.6748 0.6025 0.6055 0.1643 0.1708
0.0059 96.0 2400 1.7723 0.6025 0.5294 3.6748 0.6025 0.6055 0.1643 0.1707
0.0059 97.0 2425 1.7723 0.6025 0.5295 3.6748 0.6025 0.6055 0.1688 0.1708
0.0059 98.0 2450 1.7723 0.6025 0.5295 3.6749 0.6025 0.6055 0.1643 0.1708
0.0059 99.0 2475 1.7723 0.6025 0.5295 3.6749 0.6025 0.6055 0.1688 0.1708
0.0 100.0 2500 1.7723 0.6025 0.5295 3.6748 0.6025 0.6055 0.1688 0.1708

Framework versions