resnet-50

This model was trained from scratch on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.6576
  • F1 Macro: 0.2323
  • F1 Micro: 0.3485
  • F1 Weighted: 0.2841
  • Precision Macro: 0.2908
  • Precision Micro: 0.3485
  • Precision Weighted: 0.3373
  • Recall Macro: 0.2776
  • Recall Micro: 0.3485
  • Recall Weighted: 0.3485
  • Accuracy: 0.3485

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:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 30

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss F1 Macro F1 Micro F1 Weighted Precision Macro Precision Micro Precision Weighted Recall Macro Recall Micro Recall Weighted Accuracy
1.9401 1.0 29 1.9376 0.0673 0.1364 0.0898 0.0524 0.1364 0.0693 0.1020 0.1364 0.1364 0.1364
1.9122 2.0 58 1.9165 0.0601 0.2045 0.0852 0.0463 0.2045 0.0648 0.1433 0.2045 0.2045 0.2045
1.9226 3.0 87 1.8974 0.0729 0.2197 0.1023 0.0542 0.2197 0.0754 0.1547 0.2197 0.2197 0.2197
1.8609 4.0 116 1.8879 0.0479 0.1894 0.0686 0.0293 0.1894 0.0419 0.1323 0.1894 0.1894 0.1894
1.8345 5.0 145 1.8808 0.0498 0.2045 0.0713 0.0301 0.2045 0.0431 0.1429 0.2045 0.2045 0.2045
1.8965 6.0 174 1.8803 0.0555 0.1894 0.0787 0.0379 0.1894 0.0534 0.1327 0.1894 0.1894 0.1894
1.8651 7.0 203 1.8732 0.0787 0.2273 0.1100 0.0607 0.2273 0.0840 0.1604 0.2273 0.2273 0.2273
1.8235 8.0 232 1.8693 0.0573 0.1970 0.0813 0.0393 0.1970 0.0554 0.1380 0.1970 0.1970 0.1970
1.7786 9.0 261 1.8613 0.1112 0.25 0.1502 0.2131 0.25 0.2558 0.1808 0.25 0.25 0.25
1.9601 10.0 290 1.8535 0.1144 0.2576 0.1549 0.1437 0.2576 0.1793 0.1865 0.2576 0.2576 0.2576
1.7922 11.0 319 1.8492 0.1222 0.2727 0.1652 0.1487 0.2727 0.1860 0.1983 0.2727 0.2727 0.2727
1.8398 12.0 348 1.8497 0.1371 0.2727 0.1810 0.1368 0.2727 0.1724 0.2022 0.2727 0.2727 0.2727
1.8811 13.0 377 1.8354 0.1099 0.2424 0.1484 0.1170 0.2424 0.1490 0.1780 0.2424 0.2424 0.2424
1.7813 14.0 406 1.8299 0.1445 0.2955 0.1925 0.1274 0.2955 0.1643 0.2164 0.2955 0.2955 0.2955
1.8719 15.0 435 1.8213 0.1608 0.2955 0.2083 0.1462 0.2955 0.1838 0.2213 0.2955 0.2955 0.2955
1.7755 16.0 464 1.8057 0.1735 0.3182 0.2247 0.1522 0.3182 0.1921 0.2392 0.3182 0.3182 0.3182
1.7729 17.0 493 1.7964 0.1625 0.3106 0.2129 0.1450 0.3106 0.1843 0.2313 0.3106 0.3106 0.3106
1.687 18.0 522 1.7865 0.1719 0.3182 0.2237 0.1576 0.3182 0.1987 0.2381 0.3182 0.3182 0.3182
1.7207 19.0 551 1.7771 0.1823 0.3485 0.2394 0.1572 0.3485 0.2012 0.2592 0.3485 0.3485 0.3485
1.7066 20.0 580 1.7672 0.1857 0.3485 0.2424 0.1578 0.3485 0.2015 0.2607 0.3485 0.3485 0.3485
1.7726 21.0 609 1.7596 0.2147 0.3636 0.2710 0.2530 0.3636 0.2931 0.2766 0.3636 0.3636 0.3636
1.7349 22.0 638 1.7517 0.2081 0.3485 0.2627 0.2145 0.3485 0.2554 0.2660 0.3485 0.3485 0.3485
1.7956 23.0 667 1.7437 0.2018 0.3561 0.2590 0.1970 0.3561 0.2402 0.2687 0.3561 0.3561 0.3561
1.4672 24.0 696 1.7264 0.2033 0.3636 0.2611 0.2975 0.3636 0.3356 0.2740 0.3636 0.3636 0.3636
1.6008 25.0 725 1.7233 0.2323 0.3788 0.2905 0.2533 0.3788 0.2963 0.2898 0.3788 0.3788 0.3788
1.6899 26.0 754 1.7199 0.2261 0.3788 0.2852 0.2426 0.3788 0.2863 0.2887 0.3788 0.3788 0.3788
1.7073 27.0 783 1.7113 0.2171 0.3712 0.2752 0.2305 0.3712 0.2729 0.2819 0.3712 0.3712 0.3712
1.6558 28.0 812 1.6996 0.2311 0.3864 0.2923 0.2212 0.3864 0.2677 0.2955 0.3864 0.3864 0.3864
1.4732 29.0 841 1.7078 0.2320 0.3788 0.2901 0.2301 0.3788 0.2742 0.2909 0.3788 0.3788 0.3788
1.6134 30.0 870 1.7132 0.2248 0.3788 0.2845 0.2245 0.3788 0.2692 0.2887 0.3788 0.3788 0.3788

Framework versions

  • Transformers 4.48.2
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0
Downloads last month
13
Safetensors
Model size
23.6M params
Tensor type
F32
·
Inference Providers NEW
This model is not currently available via any of the supported Inference Providers.