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-small_rvl_cdip_100_examples_per_class_kd_CEKD_t2.5_a0.5

This model is a fine-tuned version of WinKawaks/vit-small-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 4.2264 0.1375 0.9289 15.9084 0.1375 0.1395 0.1536 0.8596
No log 2.0 50 3.2078 0.405 0.7396 8.9647 0.405 0.3723 0.2073 0.3570
No log 3.0 75 2.4477 0.4975 0.6180 5.3439 0.4975 0.4756 0.1714 0.2421
No log 4.0 100 2.2058 0.545 0.5825 4.3028 0.545 0.5448 0.1681 0.2147
No log 5.0 125 2.1459 0.5325 0.6143 4.3798 0.5325 0.5164 0.2012 0.2274
No log 6.0 150 2.0457 0.5825 0.5625 4.1921 0.5825 0.5823 0.1712 0.2008
No log 7.0 175 1.9438 0.575 0.5557 4.2405 0.575 0.5654 0.1805 0.1894
No log 8.0 200 1.9821 0.5675 0.5766 3.8326 0.5675 0.5665 0.1815 0.2050
No log 9.0 225 2.1566 0.5425 0.6068 4.2488 0.5425 0.5367 0.2053 0.2167
No log 10.0 250 1.9672 0.5925 0.5692 4.3417 0.5925 0.5968 0.2005 0.2114
No log 11.0 275 2.0417 0.5725 0.6080 3.6972 0.5725 0.5608 0.2005 0.2168
No log 12.0 300 1.9432 0.585 0.5704 3.6005 0.585 0.5840 0.1976 0.1939
No log 13.0 325 1.9031 0.585 0.5816 4.0984 0.585 0.5835 0.1996 0.1911
No log 14.0 350 1.8994 0.5925 0.5897 4.2703 0.5925 0.5926 0.2211 0.2041
No log 15.0 375 1.8136 0.6325 0.5297 4.5861 0.6325 0.6299 0.1622 0.1578
No log 16.0 400 1.6961 0.5925 0.5300 4.0317 0.5925 0.5839 0.1909 0.1630
No log 17.0 425 1.7687 0.61 0.5357 3.6514 0.61 0.6110 0.1715 0.1703
No log 18.0 450 1.8963 0.6 0.5785 4.7474 0.6 0.5842 0.2168 0.1893
No log 19.0 475 1.7545 0.6175 0.5506 4.4192 0.6175 0.6086 0.2006 0.1759
0.8611 20.0 500 1.7832 0.61 0.5546 4.0543 0.61 0.6099 0.2133 0.1662
0.8611 21.0 525 1.7788 0.5875 0.5718 3.8585 0.5875 0.5855 0.2084 0.1848
0.8611 22.0 550 1.6323 0.62 0.5184 3.6953 0.62 0.6146 0.1921 0.1588
0.8611 23.0 575 1.6384 0.6325 0.5431 3.5349 0.6325 0.6269 0.2042 0.1678
0.8611 24.0 600 1.7895 0.62 0.5588 4.2768 0.62 0.6169 0.1993 0.1885
0.8611 25.0 625 1.5712 0.6175 0.5111 3.1891 0.6175 0.6199 0.1777 0.1552
0.8611 26.0 650 1.6139 0.62 0.5284 3.0912 0.62 0.6238 0.1793 0.1599
0.8611 27.0 675 1.6449 0.6375 0.5190 4.0147 0.6375 0.6313 0.1794 0.1606
0.8611 28.0 700 1.6379 0.6325 0.5355 3.5225 0.6325 0.6300 0.1859 0.1693
0.8611 29.0 725 1.5486 0.6375 0.5202 3.1611 0.6375 0.6407 0.1908 0.1608
0.8611 30.0 750 1.5410 0.63 0.5074 3.2562 0.63 0.6340 0.1772 0.1424
0.8611 31.0 775 1.5033 0.6575 0.4973 3.3321 0.6575 0.6619 0.1802 0.1451
0.8611 32.0 800 1.6065 0.6375 0.5260 3.4264 0.6375 0.6451 0.2028 0.1670
0.8611 33.0 825 1.5188 0.6525 0.5028 3.5128 0.6525 0.6536 0.1813 0.1491
0.8611 34.0 850 1.5034 0.635 0.5005 3.4093 0.635 0.6345 0.1602 0.1506
0.8611 35.0 875 1.5711 0.66 0.5163 3.6591 0.66 0.6587 0.1884 0.1574
0.8611 36.0 900 1.5224 0.6475 0.5057 3.1773 0.6475 0.6491 0.1802 0.1526
0.8611 37.0 925 1.4781 0.6475 0.4938 3.3389 0.6475 0.6508 0.1753 0.1420
0.8611 38.0 950 1.4991 0.65 0.5005 3.4077 0.65 0.6541 0.1843 0.1482
0.8611 39.0 975 1.4613 0.6625 0.4848 3.2461 0.6625 0.6675 0.1647 0.1386
0.0907 40.0 1000 1.4824 0.64 0.4951 3.1830 0.64 0.6444 0.1779 0.1431
0.0907 41.0 1025 1.5224 0.6625 0.5004 3.4231 0.6625 0.6659 0.1769 0.1506
0.0907 42.0 1050 1.4882 0.6375 0.5013 3.0893 0.6375 0.6451 0.1844 0.1465
0.0907 43.0 1075 1.4852 0.665 0.4901 3.4025 0.665 0.6685 0.1869 0.1442
0.0907 44.0 1100 1.4744 0.65 0.4934 3.4829 0.65 0.6528 0.1836 0.1426
0.0907 45.0 1125 1.4735 0.66 0.4892 3.1763 0.66 0.6642 0.1666 0.1427
0.0907 46.0 1150 1.4690 0.65 0.4898 3.0960 0.65 0.6537 0.1642 0.1427
0.0907 47.0 1175 1.4773 0.6475 0.4909 3.2535 0.6475 0.6506 0.1749 0.1446
0.0907 48.0 1200 1.4632 0.6575 0.4884 3.1685 0.6575 0.6625 0.1750 0.1398
0.0907 49.0 1225 1.4712 0.66 0.4896 3.0915 0.66 0.6634 0.1697 0.1432
0.0907 50.0 1250 1.4630 0.655 0.4883 3.0953 0.655 0.6591 0.1650 0.1406
0.0907 51.0 1275 1.4607 0.66 0.4860 3.0153 0.66 0.6653 0.1665 0.1411
0.0907 52.0 1300 1.4646 0.6475 0.4889 3.0242 0.6475 0.6510 0.1713 0.1426
0.0907 53.0 1325 1.4717 0.6575 0.4904 3.0926 0.6575 0.6605 0.1789 0.1428
0.0907 54.0 1350 1.4554 0.645 0.4868 3.0882 0.645 0.6489 0.1664 0.1408
0.0907 55.0 1375 1.4581 0.6575 0.4855 3.0904 0.6575 0.6614 0.1602 0.1404
0.0907 56.0 1400 1.4588 0.655 0.4866 3.0910 0.655 0.6598 0.1722 0.1405
0.0907 57.0 1425 1.4582 0.6575 0.4859 3.0143 0.6575 0.6619 0.1540 0.1397
0.0907 58.0 1450 1.4613 0.6575 0.4865 3.0143 0.6575 0.6620 0.1659 0.1402
0.0907 59.0 1475 1.4593 0.655 0.4867 3.0140 0.655 0.6599 0.1583 0.1402
0.0478 60.0 1500 1.4593 0.655 0.4864 3.0148 0.655 0.6593 0.1657 0.1404
0.0478 61.0 1525 1.4588 0.655 0.4861 3.0165 0.655 0.6590 0.1757 0.1401
0.0478 62.0 1550 1.4598 0.6575 0.4864 3.0140 0.6575 0.6616 0.1528 0.1403
0.0478 63.0 1575 1.4595 0.6575 0.4865 3.0143 0.6575 0.6623 0.1538 0.1400
0.0478 64.0 1600 1.4591 0.655 0.4864 2.9404 0.655 0.6591 0.1669 0.1399
0.0478 65.0 1625 1.4568 0.655 0.4854 2.9393 0.655 0.6596 0.1644 0.1393
0.0478 66.0 1650 1.4569 0.655 0.4855 3.0146 0.655 0.6599 0.1619 0.1401
0.0478 67.0 1675 1.4592 0.655 0.4865 2.9380 0.655 0.6596 0.1540 0.1399
0.0478 68.0 1700 1.4580 0.66 0.4858 2.9406 0.66 0.6641 0.1850 0.1396
0.0478 69.0 1725 1.4591 0.655 0.4865 2.9381 0.655 0.6593 0.1651 0.1399
0.0478 70.0 1750 1.4586 0.655 0.4859 2.9388 0.655 0.6596 0.1773 0.1397
0.0478 71.0 1775 1.4585 0.6525 0.4862 2.9366 0.6525 0.6566 0.1644 0.1400
0.0478 72.0 1800 1.4582 0.66 0.4858 2.9385 0.66 0.6644 0.1809 0.1396
0.0478 73.0 1825 1.4577 0.65 0.4857 2.9374 0.65 0.6543 0.1715 0.1403
0.0478 74.0 1850 1.4578 0.6525 0.4857 2.9381 0.6525 0.6565 0.1748 0.1401
0.0478 75.0 1875 1.4583 0.65 0.4860 2.9371 0.65 0.6544 0.1661 0.1402
0.0478 76.0 1900 1.4582 0.65 0.4859 2.9369 0.65 0.6544 0.1760 0.1402
0.0478 77.0 1925 1.4585 0.65 0.4859 2.9367 0.65 0.6546 0.1609 0.1403
0.0478 78.0 1950 1.4580 0.65 0.4858 2.9372 0.65 0.6546 0.1626 0.1401
0.0478 79.0 1975 1.4578 0.6525 0.4857 2.9369 0.6525 0.6564 0.1706 0.1400
0.0457 80.0 2000 1.4584 0.6525 0.4859 2.9370 0.6525 0.6564 0.1712 0.1402
0.0457 81.0 2025 1.4587 0.6525 0.4860 2.9370 0.6525 0.6568 0.1631 0.1402
0.0457 82.0 2050 1.4584 0.6525 0.4859 2.9369 0.6525 0.6568 0.1631 0.1401
0.0457 83.0 2075 1.4581 0.65 0.4858 2.9369 0.65 0.6543 0.1703 0.1401
0.0457 84.0 2100 1.4581 0.6525 0.4858 2.9370 0.6525 0.6564 0.1588 0.1401
0.0457 85.0 2125 1.4582 0.6525 0.4858 2.9370 0.6525 0.6568 0.1723 0.1400
0.0457 86.0 2150 1.4582 0.6525 0.4858 2.9371 0.6525 0.6564 0.1724 0.1400
0.0457 87.0 2175 1.4582 0.6525 0.4858 2.9369 0.6525 0.6567 0.1720 0.1400
0.0457 88.0 2200 1.4582 0.6525 0.4858 2.9372 0.6525 0.6567 0.1606 0.1401
0.0457 89.0 2225 1.4583 0.6525 0.4858 2.9372 0.6525 0.6567 0.1665 0.1401
0.0457 90.0 2250 1.4583 0.6525 0.4857 2.9370 0.6525 0.6564 0.1688 0.1400
0.0457 91.0 2275 1.4583 0.6525 0.4858 2.9371 0.6525 0.6567 0.1695 0.1400
0.0457 92.0 2300 1.4583 0.655 0.4858 2.9372 0.655 0.6591 0.1660 0.1394
0.0457 93.0 2325 1.4583 0.6525 0.4857 2.9371 0.6525 0.6565 0.1645 0.1400
0.0457 94.0 2350 1.4583 0.6525 0.4858 2.9371 0.6525 0.6567 0.1665 0.1399
0.0457 95.0 2375 1.4583 0.6525 0.4858 2.9372 0.6525 0.6567 0.1704 0.1399
0.0457 96.0 2400 1.4583 0.655 0.4858 2.9372 0.655 0.6588 0.1660 0.1395
0.0457 97.0 2425 1.4582 0.6525 0.4857 2.9372 0.6525 0.6567 0.1704 0.1399
0.0457 98.0 2450 1.4582 0.655 0.4857 2.9372 0.655 0.6591 0.1679 0.1394
0.0457 99.0 2475 1.4583 0.6525 0.4857 2.9372 0.6525 0.6567 0.1704 0.1399
0.0456 100.0 2500 1.4583 0.655 0.4857 2.9372 0.655 0.6591 0.1679 0.1394

Framework versions