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_CEKD_t1.5_a0.7

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 7 4.3150 0.0425 1.0714 7.3695 0.0425 0.0339 0.2866 0.9549
No log 2.0 14 3.3516 0.1 0.9507 5.8558 0.1000 0.0866 0.1647 0.8831
No log 3.0 21 2.9890 0.225 0.8838 5.3580 0.225 0.1805 0.1576 0.6316
No log 4.0 28 2.5376 0.29 0.7946 3.5543 0.29 0.2749 0.1832 0.4807
No log 5.0 35 2.2193 0.3875 0.7186 3.0794 0.3875 0.3677 0.1577 0.3531
No log 6.0 42 2.0818 0.43 0.6905 2.9853 0.4300 0.4165 0.1668 0.3056
No log 7.0 49 2.1032 0.45 0.7019 3.1044 0.45 0.4208 0.2121 0.2997
No log 8.0 56 2.0360 0.455 0.6994 2.8491 0.455 0.4492 0.2131 0.3026
No log 9.0 63 2.1719 0.475 0.7092 2.7831 0.4750 0.4549 0.2332 0.2870
No log 10.0 70 2.1820 0.4525 0.7393 2.8185 0.4525 0.4318 0.2813 0.2994
No log 11.0 77 2.2659 0.4475 0.7485 2.8020 0.4475 0.4227 0.2677 0.3046
No log 12.0 84 2.1798 0.4575 0.7325 2.6772 0.4575 0.4555 0.2738 0.3081
No log 13.0 91 2.3031 0.465 0.7431 2.8956 0.465 0.4390 0.2771 0.2945
No log 14.0 98 2.0867 0.49 0.7048 2.5312 0.49 0.4823 0.2528 0.2921
No log 15.0 105 2.1671 0.49 0.7218 2.7779 0.49 0.4749 0.2396 0.2877
No log 16.0 112 2.0091 0.485 0.6857 2.7234 0.485 0.4608 0.2493 0.2577
No log 17.0 119 1.9494 0.515 0.6714 2.4841 0.515 0.5072 0.2380 0.2614
No log 18.0 126 1.9132 0.505 0.6665 2.4777 0.505 0.4945 0.2206 0.2622
No log 19.0 133 2.0539 0.505 0.6776 2.7885 0.505 0.4986 0.2209 0.2724
No log 20.0 140 1.9533 0.5125 0.6666 2.7287 0.5125 0.5044 0.2385 0.2645
No log 21.0 147 1.9038 0.525 0.6365 2.8345 0.525 0.5099 0.2021 0.2290
No log 22.0 154 1.8525 0.5075 0.6448 2.6337 0.5075 0.4958 0.2083 0.2494
No log 23.0 161 1.7880 0.51 0.6386 2.4856 0.51 0.5078 0.2186 0.2478
No log 24.0 168 1.8363 0.505 0.6456 2.5075 0.505 0.4966 0.1962 0.2399
No log 25.0 175 1.9655 0.4725 0.6864 2.6331 0.4725 0.4608 0.2291 0.2669
No log 26.0 182 1.8660 0.5175 0.6547 2.5404 0.5175 0.5076 0.2252 0.2489
No log 27.0 189 1.8693 0.525 0.6446 2.6230 0.525 0.5145 0.2047 0.2540
No log 28.0 196 1.8113 0.51 0.6407 2.4380 0.51 0.4978 0.2030 0.2454
No log 29.0 203 1.8313 0.53 0.6445 2.4777 0.53 0.5284 0.2071 0.2575
No log 30.0 210 1.7310 0.5425 0.6197 2.4559 0.5425 0.5384 0.1869 0.2367
No log 31.0 217 1.8023 0.5325 0.6351 2.5026 0.5325 0.5216 0.2081 0.2496
No log 32.0 224 1.7652 0.5325 0.6186 2.4794 0.5325 0.5145 0.1715 0.2338
No log 33.0 231 1.7583 0.525 0.6363 2.4889 0.525 0.5275 0.1984 0.2463
No log 34.0 238 1.7552 0.5475 0.6164 2.4291 0.5475 0.5305 0.2026 0.2377
No log 35.0 245 1.6839 0.5375 0.6085 2.5915 0.5375 0.5253 0.1828 0.2214
No log 36.0 252 1.7480 0.5425 0.6104 2.5809 0.5425 0.5366 0.1716 0.2232
No log 37.0 259 1.7534 0.525 0.6225 2.3614 0.525 0.5183 0.1930 0.2249
No log 38.0 266 1.7484 0.5425 0.6125 2.5714 0.5425 0.5282 0.1792 0.2272
No log 39.0 273 1.7073 0.55 0.6172 2.4200 0.55 0.5370 0.1902 0.2314
No log 40.0 280 1.7303 0.55 0.6134 2.4829 0.55 0.5394 0.1916 0.2324
No log 41.0 287 1.6684 0.54 0.6060 2.4632 0.54 0.5350 0.2028 0.2251
No log 42.0 294 1.7171 0.5375 0.6055 2.4705 0.5375 0.5213 0.1776 0.2262
No log 43.0 301 1.6493 0.545 0.5991 2.5207 0.545 0.5412 0.1779 0.2214
No log 44.0 308 1.6548 0.5625 0.5920 2.4810 0.5625 0.5568 0.1892 0.2182
No log 45.0 315 1.6392 0.565 0.5943 2.3771 0.565 0.5586 0.2165 0.2162
No log 46.0 322 1.6923 0.5225 0.6159 2.3661 0.5225 0.5158 0.1775 0.2400
No log 47.0 329 1.6266 0.5525 0.5827 2.4385 0.5525 0.5468 0.1845 0.2100
No log 48.0 336 1.6804 0.55 0.6019 2.3884 0.55 0.5481 0.1895 0.2291
No log 49.0 343 1.6202 0.5725 0.5847 2.4882 0.5725 0.5596 0.1642 0.2125
No log 50.0 350 1.6222 0.54 0.5882 2.4144 0.54 0.5311 0.1830 0.2226
No log 51.0 357 1.6119 0.5775 0.5794 2.4063 0.5775 0.5731 0.1647 0.2019
No log 52.0 364 1.5958 0.57 0.5757 2.3342 0.57 0.5642 0.1778 0.2094
No log 53.0 371 1.6206 0.545 0.5913 2.3884 0.545 0.5365 0.1799 0.2187
No log 54.0 378 1.5982 0.5675 0.5745 2.4276 0.5675 0.5640 0.1746 0.2050
No log 55.0 385 1.6258 0.5525 0.5856 2.4005 0.5525 0.5373 0.1890 0.2124
No log 56.0 392 1.5763 0.57 0.5744 2.4477 0.57 0.5729 0.1651 0.2081
No log 57.0 399 1.6249 0.5525 0.5861 2.3791 0.5525 0.5432 0.1531 0.2114
No log 58.0 406 1.6240 0.5775 0.5791 2.4540 0.5775 0.5730 0.1582 0.2054
No log 59.0 413 1.6149 0.545 0.5851 2.3134 0.545 0.5395 0.1870 0.2137
No log 60.0 420 1.6163 0.5775 0.5792 2.3778 0.5775 0.5708 0.1762 0.2076
No log 61.0 427 1.6132 0.5575 0.5868 2.3759 0.5575 0.5530 0.1842 0.2159
No log 62.0 434 1.5940 0.5725 0.5756 2.3394 0.5725 0.5731 0.2102 0.2054
No log 63.0 441 1.6167 0.56 0.5841 2.4117 0.56 0.5541 0.1806 0.2160
No log 64.0 448 1.5988 0.57 0.5775 2.3388 0.57 0.5667 0.1680 0.2064
No log 65.0 455 1.5893 0.5725 0.5752 2.4281 0.5725 0.5695 0.1624 0.2050
No log 66.0 462 1.5975 0.5725 0.5737 2.3760 0.5725 0.5662 0.1733 0.2026
No log 67.0 469 1.5903 0.57 0.5772 2.2921 0.57 0.5675 0.1888 0.2112
No log 68.0 476 1.5878 0.575 0.5730 2.3676 0.575 0.5706 0.1683 0.2039
No log 69.0 483 1.5950 0.57 0.5775 2.3006 0.57 0.5641 0.1639 0.2076
No log 70.0 490 1.5916 0.58 0.5728 2.3424 0.58 0.5769 0.1714 0.2026
No log 71.0 497 1.5960 0.5675 0.5784 2.3057 0.5675 0.5624 0.1600 0.2073
0.3705 72.0 504 1.5907 0.575 0.5755 2.3322 0.575 0.5723 0.1578 0.2066
0.3705 73.0 511 1.5918 0.5675 0.5762 2.3182 0.5675 0.5605 0.1942 0.2071
0.3705 74.0 518 1.5894 0.585 0.5747 2.3335 0.585 0.5818 0.1739 0.2035
0.3705 75.0 525 1.5878 0.565 0.5750 2.3019 0.565 0.5607 0.1649 0.2060
0.3705 76.0 532 1.5923 0.575 0.5742 2.3376 0.575 0.5699 0.1779 0.2048
0.3705 77.0 539 1.5891 0.565 0.5760 2.2978 0.565 0.5616 0.1691 0.2066
0.3705 78.0 546 1.5896 0.575 0.5738 2.3748 0.575 0.5703 0.1733 0.2048
0.3705 79.0 553 1.5901 0.5675 0.5757 2.3039 0.5675 0.5634 0.1710 0.2064
0.3705 80.0 560 1.5906 0.57 0.5746 2.3125 0.57 0.5657 0.1692 0.2054
0.3705 81.0 567 1.5907 0.57 0.5751 2.3097 0.57 0.5659 0.1600 0.2047
0.3705 82.0 574 1.5902 0.57 0.5746 2.3072 0.57 0.5657 0.1797 0.2055
0.3705 83.0 581 1.5906 0.5725 0.5746 2.3145 0.5725 0.5681 0.1547 0.2050
0.3705 84.0 588 1.5909 0.5725 0.5750 2.3057 0.5725 0.5684 0.1746 0.2055
0.3705 85.0 595 1.5906 0.57 0.5746 2.3098 0.57 0.5661 0.1721 0.2054
0.3705 86.0 602 1.5916 0.57 0.5749 2.3093 0.57 0.5661 0.1659 0.2058
0.3705 87.0 609 1.5913 0.57 0.5748 2.3084 0.57 0.5661 0.1631 0.2058
0.3705 88.0 616 1.5918 0.57 0.5749 2.3082 0.57 0.5661 0.1652 0.2058
0.3705 89.0 623 1.5919 0.57 0.5750 2.3084 0.57 0.5661 0.1658 0.2059
0.3705 90.0 630 1.5918 0.5725 0.5749 2.3087 0.5725 0.5685 0.1650 0.2056
0.3705 91.0 637 1.5921 0.57 0.5750 2.3076 0.57 0.5661 0.1549 0.2059
0.3705 92.0 644 1.5920 0.57 0.5750 2.3079 0.57 0.5661 0.1581 0.2058
0.3705 93.0 651 1.5917 0.57 0.5749 2.3080 0.57 0.5661 0.1680 0.2057
0.3705 94.0 658 1.5923 0.57 0.5750 2.3083 0.57 0.5661 0.1643 0.2058
0.3705 95.0 665 1.5924 0.57 0.5751 2.3085 0.57 0.5661 0.1543 0.2059
0.3705 96.0 672 1.5922 0.57 0.5750 2.3085 0.57 0.5661 0.1530 0.2058
0.3705 97.0 679 1.5923 0.57 0.5750 2.3088 0.57 0.5661 0.1688 0.2058
0.3705 98.0 686 1.5923 0.57 0.5749 2.3089 0.57 0.5661 0.1733 0.2058
0.3705 99.0 693 1.5923 0.57 0.5750 2.3088 0.57 0.5661 0.1735 0.2058
0.3705 100.0 700 1.5923 0.57 0.5750 2.3088 0.57 0.5661 0.1722 0.2058

Framework versions