Hugging Face's logo

corranm
/
resnet-50

Image Classification
Transformers
TensorBoard
Safetensors
resnet
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
resnet-50 / README.md
corranm's picture
corranm
End of training
2803542 verified
preview code
|
raw
history blame contribute delete
7.95 kB
metadata
library_name: transformers
tags:
  - generated_from_trainer
metrics:
  - accuracy
model-index:
  - name: resnet-50
    results: []

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