Hugging Face's logo

groderg
/
DinoVdeauTest-large-2024_09_24-batch-size32_freeze

TensorBoard
Safetensors
English
dinov2
multilabel-image-classification
multilabel
Generated from Trainer
Model card Files Metrics Community
DinoVdeauTest-large-2024_09_24-batch-size32_freeze / README.md
groderg's picture
groderg
Evaluation on the test set completed on 2024_09_27.
78598cf verified
preview code
|
raw
history blame
11.5 kB
metadata
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: facebook/dinov2-large
tags:
  - generated_from_trainer
metrics:
  - accuracy
model-index:
  - name: DinoVdeauTest-large-2024_09_24-batch-size32_freeze
    results: []

DinoVdeauTest-large-2024_09_24-batch-size32_freeze

This model is a fine-tuned version of facebook/dinov2-large on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1204
  • F1 Micro: 0.8214
  • F1 Macro: 0.7191
  • Accuracy: 0.3135
  • Learning Rate: 0.0000

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: 0.001
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 150
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss F1 Micro F1 Macro Accuracy Rate
No log 1.0 273 0.1776 0.7486 0.5520 0.2169 0.001
0.2736 2.0 546 0.1528 0.7693 0.5698 0.2405 0.001
0.2736 3.0 819 0.1483 0.7774 0.6217 0.2495 0.001
0.1699 4.0 1092 0.1467 0.7772 0.6272 0.2554 0.001
0.1699 5.0 1365 0.1453 0.7772 0.6281 0.2464 0.001
0.1622 6.0 1638 0.1437 0.7810 0.6191 0.2630 0.001
0.1622 7.0 1911 0.1428 0.7811 0.6172 0.2599 0.001
0.1593 8.0 2184 0.1433 0.7799 0.6253 0.2557 0.001
0.1593 9.0 2457 0.1420 0.7893 0.6530 0.2519 0.001
0.1569 10.0 2730 0.2462 0.7441 0.6022 0.2554 0.001
0.156 11.0 3003 0.1400 0.7883 0.6483 0.2703 0.001
0.156 12.0 3276 0.1400 0.7906 0.6590 0.2599 0.001
0.1547 13.0 3549 0.1394 0.7876 0.6467 0.2644 0.001
0.1547 14.0 3822 0.1399 0.7879 0.6469 0.2640 0.001
0.1543 15.0 4095 0.1391 0.7881 0.6413 0.2512 0.001
0.1543 16.0 4368 0.1414 0.7907 0.6348 0.2633 0.001
0.1536 17.0 4641 0.1403 0.7903 0.6445 0.2616 0.001
0.1536 18.0 4914 0.1404 0.7929 0.6464 0.2602 0.001
0.1556 19.0 5187 0.1404 0.7936 0.6526 0.2585 0.001
0.1556 20.0 5460 0.1391 0.7900 0.6491 0.2550 0.001
0.1534 21.0 5733 0.1383 0.7917 0.6508 0.2581 0.001
0.1533 22.0 6006 0.1389 0.7935 0.6489 0.2685 0.001
0.1533 23.0 6279 0.1385 0.7843 0.6550 0.2561 0.001
0.1531 24.0 6552 0.1367 0.7921 0.6507 0.2696 0.001
0.1531 25.0 6825 0.1379 0.7894 0.6408 0.2751 0.001
0.1533 26.0 7098 0.1375 0.7943 0.6469 0.2710 0.001
0.1533 27.0 7371 0.1392 0.7921 0.6516 0.2644 0.001
0.1529 28.0 7644 0.1385 0.7918 0.6425 0.2637 0.001
0.1529 29.0 7917 0.1402 0.7883 0.6497 0.2626 0.001
0.153 30.0 8190 0.1377 0.7887 0.6553 0.2668 0.001
0.153 31.0 8463 0.1313 0.8018 0.6718 0.2789 0.0001
0.1486 32.0 8736 0.1318 0.8061 0.6772 0.2807 0.0001
0.1415 33.0 9009 0.1309 0.8050 0.6792 0.2775 0.0001
0.1415 34.0 9282 0.1296 0.8049 0.6775 0.2821 0.0001
0.1395 35.0 9555 0.1282 0.8085 0.6865 0.2893 0.0001
0.1395 36.0 9828 0.1289 0.8055 0.6828 0.2831 0.0001
0.1387 37.0 10101 0.1277 0.8055 0.6775 0.2831 0.0001
0.1387 38.0 10374 0.1275 0.8084 0.6883 0.2890 0.0001
0.1354 39.0 10647 0.1266 0.8099 0.6854 0.2879 0.0001
0.1354 40.0 10920 0.1282 0.8117 0.6981 0.2886 0.0001
0.1355 41.0 11193 0.1267 0.8082 0.6851 0.2883 0.0001
0.1355 42.0 11466 0.1262 0.8112 0.6942 0.2907 0.0001
0.1347 43.0 11739 0.1259 0.8107 0.6908 0.2911 0.0001
0.1337 44.0 12012 0.1264 0.8115 0.6925 0.2931 0.0001
0.1337 45.0 12285 0.1258 0.8110 0.6975 0.2966 0.0001
0.1329 46.0 12558 0.1254 0.8109 0.6941 0.2987 0.0001
0.1329 47.0 12831 0.1257 0.8098 0.6937 0.2921 0.0001
0.1331 48.0 13104 0.1254 0.8107 0.6905 0.2914 0.0001
0.1331 49.0 13377 0.1252 0.8137 0.6974 0.2945 0.0001
0.1309 50.0 13650 0.1248 0.8150 0.7026 0.2983 0.0001
0.1309 51.0 13923 0.1246 0.8158 0.7067 0.2959 0.0001
0.1304 52.0 14196 0.1246 0.8121 0.7009 0.2952 0.0001
0.1304 53.0 14469 0.1242 0.8143 0.6974 0.2990 0.0001
0.1309 54.0 14742 0.1241 0.8135 0.7001 0.2966 0.0001
0.1289 55.0 15015 0.1242 0.8131 0.6997 0.2952 0.0001
0.1289 56.0 15288 0.1235 0.8179 0.7064 0.3021 0.0001
0.1286 57.0 15561 0.1235 0.8150 0.6963 0.2994 0.0001
0.1286 58.0 15834 0.1231 0.8145 0.7012 0.2983 0.0001
0.1282 59.0 16107 0.1234 0.8153 0.7022 0.3001 0.0001
0.1282 60.0 16380 0.1239 0.8122 0.6978 0.2973 0.0001
0.1282 61.0 16653 0.1236 0.8158 0.7114 0.3015 0.0001
0.1282 62.0 16926 0.1227 0.8168 0.7120 0.3032 0.0001
0.1265 63.0 17199 0.1231 0.8137 0.7077 0.2949 0.0001
0.1265 64.0 17472 0.1228 0.8172 0.7084 0.3056 0.0001
0.1273 65.0 17745 0.1232 0.8183 0.7103 0.3077 0.0001
0.1258 66.0 18018 0.1226 0.8179 0.7065 0.3035 0.0001
0.1258 67.0 18291 0.1228 0.8185 0.7105 0.3053 0.0001
0.125 68.0 18564 0.1228 0.8181 0.7128 0.3042 0.0001
0.125 69.0 18837 0.1228 0.8137 0.7038 0.3053 0.0001
0.125 70.0 19110 0.1232 0.8155 0.7080 0.3018 0.0001
0.125 71.0 19383 0.1231 0.8156 0.7111 0.2990 0.0001
0.1245 72.0 19656 0.1223 0.8162 0.7150 0.3008 0.0001
0.1245 73.0 19929 0.1223 0.8174 0.7042 0.3049 0.0001
0.1248 74.0 20202 0.1237 0.8125 0.7009 0.2963 0.0001
0.1248 75.0 20475 0.1225 0.8152 0.7045 0.3046 0.0001
0.1249 76.0 20748 0.1247 0.8160 0.7099 0.3008 0.0001
0.1238 77.0 21021 0.1225 0.8179 0.7139 0.2990 0.0001
0.1238 78.0 21294 0.1222 0.8188 0.7061 0.3046 0.0001
0.1233 79.0 21567 0.1246 0.8152 0.7101 0.3018 0.0001
0.1233 80.0 21840 0.1221 0.8180 0.7103 0.3039 0.0001
0.1225 81.0 22113 0.1212 0.8185 0.7157 0.3018 0.0001
0.1225 82.0 22386 0.1216 0.8152 0.7089 0.3080 0.0001
0.1216 83.0 22659 0.1214 0.8165 0.7090 0.3080 0.0001
0.1216 84.0 22932 0.1216 0.8169 0.7100 0.3070 0.0001
0.1232 85.0 23205 0.1216 0.8188 0.7109 0.3053 0.0001
0.1232 86.0 23478 0.1219 0.8191 0.7176 0.3070 0.0001
0.1221 87.0 23751 0.1220 0.8177 0.7080 0.3063 0.0001
0.1208 88.0 24024 0.1210 0.8211 0.7158 0.3049 1e-05
0.1208 89.0 24297 0.1210 0.8241 0.7312 0.3073 1e-05
0.1189 90.0 24570 0.1206 0.8235 0.7232 0.3070 1e-05
0.1189 91.0 24843 0.1204 0.8191 0.7148 0.3087 1e-05
0.1181 92.0 25116 0.1203 0.8194 0.7132 0.3087 1e-05
0.1181 93.0 25389 0.1204 0.8215 0.7184 0.3084 1e-05
0.1183 94.0 25662 0.1201 0.8207 0.7195 0.3067 1e-05
0.1183 95.0 25935 0.1201 0.8197 0.7158 0.3084 1e-05
0.117 96.0 26208 0.1198 0.8217 0.7193 0.3053 1e-05
0.117 97.0 26481 0.1201 0.8205 0.7211 0.3063 1e-05
0.1176 98.0 26754 0.1201 0.8227 0.7250 0.3080 1e-05
0.1176 99.0 27027 0.1200 0.8206 0.7226 0.3073 1e-05
0.1176 100.0 27300 0.1200 0.8216 0.7191 0.3080 1e-05
0.117 101.0 27573 0.1199 0.8228 0.7242 0.3098 1e-05
0.117 102.0 27846 0.1204 0.8192 0.7216 0.3073 1e-05
0.1159 103.0 28119 0.1200 0.8222 0.7232 0.3067 0.0000
0.1159 104.0 28392 0.1204 0.8218 0.7235 0.3101 0.0000
0.1151 105.0 28665 0.1199 0.8219 0.7206 0.3077 0.0000
0.1151 106.0 28938 0.1198 0.8228 0.7270 0.3105 0.0000

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.0.0
  • Tokenizers 0.19.1