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. -->

18-tiny_tobacco3482

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 0.0888 0.1 0.8987 8.8684 0.1000 0.036 0.1707 0.9181
No log 2.0 50 0.0822 0.07 0.8987 7.4095 0.07 0.0264 0.1526 0.9367
No log 3.0 75 0.0815 0.17 0.8985 7.9603 0.17 0.0549 0.2145 0.8165
No log 4.0 100 0.0811 0.175 0.8981 8.1220 0.175 0.0636 0.2224 0.6841
No log 5.0 125 0.0807 0.18 0.8980 8.0205 0.18 0.0595 0.2162 0.6466
No log 6.0 150 0.0802 0.16 0.8979 8.0022 0.16 0.0588 0.2146 0.6987
No log 7.0 175 0.0795 0.16 0.8978 8.1389 0.16 0.1003 0.2087 0.8300
No log 8.0 200 0.0786 0.165 0.8973 7.2103 0.165 0.0840 0.2019 0.7778
No log 9.0 225 0.0777 0.135 0.8971 6.5106 0.135 0.0644 0.2023 0.9632
No log 10.0 250 0.0768 0.12 0.8971 7.0176 0.12 0.0555 0.1928 0.9684
No log 11.0 275 0.0758 0.08 0.8962 6.4528 0.08 0.0356 0.1609 0.9735
No log 12.0 300 0.0747 0.08 0.8954 6.9898 0.08 0.0365 0.1608 0.9594
No log 13.0 325 0.0736 0.14 0.8941 6.5287 0.14 0.0645 0.2064 0.6977
No log 14.0 350 0.0725 0.17 0.8937 7.0519 0.17 0.0891 0.2278 0.6074
No log 15.0 375 0.0712 0.17 0.8919 6.3769 0.17 0.0888 0.2218 0.6154
No log 16.0 400 0.0702 0.18 0.8912 6.2503 0.18 0.1086 0.2297 0.6140
No log 17.0 425 0.0691 0.16 0.8909 6.5096 0.16 0.1064 0.2081 0.6497
No log 18.0 450 0.0686 0.175 0.8904 6.2506 0.175 0.1196 0.2252 0.6744
No log 19.0 475 0.0681 0.16 0.8891 5.3019 0.16 0.1000 0.2185 0.7715
0.0776 20.0 500 0.0678 0.155 0.8887 5.3003 0.155 0.0980 0.2208 0.7213
0.0776 21.0 525 0.0677 0.155 0.8891 5.7776 0.155 0.0944 0.2223 0.7075
0.0776 22.0 550 0.0671 0.185 0.8885 5.4219 0.185 0.0998 0.2333 0.6805
0.0776 23.0 575 0.0669 0.17 0.8887 5.4554 0.17 0.0813 0.2304 0.6676
0.0776 24.0 600 0.0667 0.175 0.8877 5.4877 0.175 0.0791 0.2294 0.6991
0.0776 25.0 625 0.0665 0.18 0.8876 5.3499 0.18 0.0846 0.2342 0.6774
0.0776 26.0 650 0.0665 0.18 0.8870 4.9329 0.18 0.0888 0.2320 0.6823
0.0776 27.0 675 0.0663 0.21 0.8872 4.7787 0.2100 0.1204 0.2521 0.6698
0.0776 28.0 700 0.0665 0.21 0.8870 4.8102 0.2100 0.1177 0.2481 0.6893
0.0776 29.0 725 0.0663 0.2 0.8866 4.8474 0.2000 0.1124 0.2433 0.6616
0.0776 30.0 750 0.0663 0.21 0.8862 4.6460 0.2100 0.1060 0.2514 0.6663
0.0776 31.0 775 0.0661 0.215 0.8874 5.0331 0.2150 0.1219 0.2585 0.6564
0.0776 32.0 800 0.0661 0.23 0.8871 4.9313 0.23 0.1299 0.2600 0.6596
0.0776 33.0 825 0.0661 0.245 0.8870 5.2183 0.245 0.1400 0.2729 0.6216
0.0776 34.0 850 0.0660 0.215 0.8869 5.0987 0.2150 0.1130 0.2473 0.6745
0.0776 35.0 875 0.0659 0.245 0.8872 5.1536 0.245 0.1404 0.2684 0.6753
0.0776 36.0 900 0.0661 0.23 0.8865 5.0364 0.23 0.1219 0.2603 0.7257
0.0776 37.0 925 0.0659 0.25 0.8866 5.0315 0.25 0.1289 0.2709 0.6743
0.0776 38.0 950 0.0658 0.245 0.8865 5.1304 0.245 0.1348 0.2708 0.6383
0.0776 39.0 975 0.0659 0.255 0.8865 4.8854 0.255 0.1343 0.2762 0.6336
0.0623 40.0 1000 0.0658 0.245 0.8866 4.8705 0.245 0.1287 0.2709 0.6663
0.0623 41.0 1025 0.0656 0.245 0.8872 5.2534 0.245 0.1307 0.2662 0.6369
0.0623 42.0 1050 0.0658 0.235 0.8866 5.1467 0.235 0.1220 0.2630 0.6834
0.0623 43.0 1075 0.0656 0.235 0.8868 5.2909 0.235 0.1201 0.2629 0.6663
0.0623 44.0 1100 0.0655 0.24 0.8870 5.3291 0.24 0.1315 0.2600 0.5948
0.0623 45.0 1125 0.0656 0.25 0.8867 5.0194 0.25 0.1397 0.2663 0.6091
0.0623 46.0 1150 0.0656 0.255 0.8863 5.0523 0.255 0.1303 0.2729 0.5687
0.0623 47.0 1175 0.0655 0.25 0.8863 4.9527 0.25 0.1293 0.2679 0.5724
0.0623 48.0 1200 0.0654 0.25 0.8863 5.0401 0.25 0.1307 0.2588 0.5783
0.0623 49.0 1225 0.0655 0.25 0.8862 5.0198 0.25 0.1301 0.2781 0.6005
0.0623 50.0 1250 0.0653 0.255 0.8858 5.0534 0.255 0.1311 0.2732 0.5601
0.0623 51.0 1275 0.0653 0.26 0.8861 4.9558 0.26 0.1329 0.2779 0.5458
0.0623 52.0 1300 0.0653 0.275 0.8855 4.8780 0.275 0.1497 0.2863 0.5410
0.0623 53.0 1325 0.0653 0.27 0.8854 4.8854 0.27 0.1453 0.2857 0.5276
0.0623 54.0 1350 0.0652 0.26 0.8853 4.9379 0.26 0.1322 0.2803 0.5457
0.0623 55.0 1375 0.0653 0.26 0.8852 4.9101 0.26 0.1388 0.2778 0.5414
0.0623 56.0 1400 0.0653 0.275 0.8849 4.8107 0.275 0.1541 0.2881 0.5204
0.0623 57.0 1425 0.0652 0.26 0.8850 4.7712 0.26 0.1402 0.2709 0.5323
0.0623 58.0 1450 0.0652 0.275 0.8850 4.8164 0.275 0.1618 0.2885 0.5288
0.0623 59.0 1475 0.0652 0.27 0.8848 4.7627 0.27 0.1402 0.2830 0.5194
0.0599 60.0 1500 0.0652 0.28 0.8851 4.8057 0.28 0.1624 0.2889 0.5304
0.0599 61.0 1525 0.0652 0.26 0.8851 4.8892 0.26 0.1351 0.2823 0.5372
0.0599 62.0 1550 0.0651 0.28 0.8852 4.8944 0.28 0.1625 0.2889 0.5320
0.0599 63.0 1575 0.0652 0.275 0.8849 4.8180 0.275 0.1484 0.2858 0.5207
0.0599 64.0 1600 0.0652 0.265 0.8849 4.8034 0.265 0.1366 0.2807 0.5431
0.0599 65.0 1625 0.0651 0.28 0.8852 4.7696 0.28 0.1587 0.2888 0.5327
0.0599 66.0 1650 0.0652 0.28 0.8850 4.8120 0.28 0.1561 0.2886 0.5134
0.0599 67.0 1675 0.0651 0.28 0.8850 4.7193 0.28 0.1623 0.2867 0.5339
0.0599 68.0 1700 0.0652 0.255 0.8848 4.7659 0.255 0.1287 0.2726 0.5406
0.0599 69.0 1725 0.0651 0.275 0.8849 4.7354 0.275 0.1479 0.2880 0.5181
0.0599 70.0 1750 0.0651 0.275 0.8850 4.8271 0.275 0.1543 0.2893 0.5313
0.0599 71.0 1775 0.0651 0.275 0.8849 4.7387 0.275 0.1549 0.2839 0.5454
0.0599 72.0 1800 0.0652 0.275 0.8851 4.7695 0.275 0.1475 0.2849 0.5313
0.0599 73.0 1825 0.0652 0.275 0.8848 4.7794 0.275 0.1418 0.2845 0.5159
0.0599 74.0 1850 0.0652 0.265 0.8848 4.7832 0.265 0.1334 0.2827 0.5350
0.0599 75.0 1875 0.0652 0.27 0.8849 4.7822 0.27 0.1388 0.2822 0.5478
0.0599 76.0 1900 0.0652 0.26 0.8850 4.7813 0.26 0.1293 0.2720 0.5386
0.0599 77.0 1925 0.0652 0.265 0.8849 4.7949 0.265 0.1365 0.2818 0.5456
0.0599 78.0 1950 0.0652 0.28 0.8850 4.7960 0.28 0.1509 0.2878 0.5361
0.0599 79.0 1975 0.0652 0.265 0.8849 4.7800 0.265 0.1353 0.2803 0.5407
0.059 80.0 2000 0.0652 0.265 0.8849 4.8926 0.265 0.1429 0.2782 0.5381
0.059 81.0 2025 0.0653 0.27 0.8850 4.7975 0.27 0.1388 0.2847 0.5436
0.059 82.0 2050 0.0652 0.275 0.8849 4.7902 0.275 0.1505 0.2849 0.5342
0.059 83.0 2075 0.0652 0.265 0.8850 4.7813 0.265 0.1435 0.2805 0.5388
0.059 84.0 2100 0.0652 0.265 0.8849 4.7866 0.265 0.1457 0.2873 0.5358
0.059 85.0 2125 0.0652 0.275 0.8850 4.7877 0.275 0.1514 0.2872 0.5395
0.059 86.0 2150 0.0652 0.265 0.8849 4.7870 0.265 0.1453 0.2862 0.5424
0.059 87.0 2175 0.0652 0.275 0.8849 4.7887 0.275 0.1517 0.2926 0.5312
0.059 88.0 2200 0.0652 0.27 0.8849 4.7862 0.27 0.1494 0.2809 0.5357
0.059 89.0 2225 0.0652 0.275 0.8849 4.7911 0.275 0.1515 0.2871 0.5317
0.059 90.0 2250 0.0652 0.28 0.8849 4.7825 0.28 0.1540 0.2887 0.5305
0.059 91.0 2275 0.0652 0.28 0.8849 4.7892 0.28 0.1547 0.2900 0.5339
0.059 92.0 2300 0.0652 0.29 0.8848 4.7848 0.29 0.1642 0.2932 0.5252
0.059 93.0 2325 0.0652 0.29 0.8848 4.7823 0.29 0.1634 0.2953 0.5243
0.059 94.0 2350 0.0652 0.29 0.8849 4.7869 0.29 0.1631 0.2932 0.5239
0.059 95.0 2375 0.0652 0.285 0.8849 4.7902 0.285 0.1615 0.2893 0.5254
0.059 96.0 2400 0.0652 0.29 0.8849 4.7894 0.29 0.1634 0.2909 0.5256
0.059 97.0 2425 0.0652 0.29 0.8849 4.7915 0.29 0.1642 0.2932 0.5244
0.059 98.0 2450 0.0652 0.29 0.8849 4.7902 0.29 0.1642 0.2909 0.5244
0.059 99.0 2475 0.0652 0.29 0.8849 4.7889 0.29 0.1634 0.2953 0.5241
0.0586 100.0 2500 0.0652 0.29 0.8849 4.7897 0.29 0.1634 0.2953 0.5243

Framework versions