swinv2-base-patch4-window8-256-mineral

This model is a fine-tuned version of microsoft/swinv2-base-patch4-window8-256 on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 5.1457
Accuracy: 0.245

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: 5e-05
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 4
total_train_batch_size: 128
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
num_epochs: 500

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
5.6939	0.96	18	5.6774	0.0067
5.6713	1.97	37	5.6701	0.005
5.665	2.99	56	5.6592	0.0033
5.6497	4.0	75	5.6487	0.005
5.6375	4.96	93	5.6375	0.0083
5.6141	5.97	112	5.6255	0.0133
5.5981	6.99	131	5.6123	0.0167
5.5718	8.0	150	5.5961	0.0117
5.5526	8.96	168	5.5777	0.0117
5.5	9.97	187	5.5554	0.015
5.4391	10.99	206	5.5290	0.0167
5.3112	12.0	225	5.4914	0.0217
5.25	12.96	243	5.4305	0.0283
5.1361	13.97	262	5.3729	0.045
4.985	14.99	281	5.2795	0.0483
4.8031	16.0	300	5.1991	0.0633
4.6843	16.96	318	5.0976	0.0683
4.3959	17.97	337	4.9828	0.0783
4.2277	18.99	356	4.8522	0.0883
3.9594	20.0	375	4.7467	0.1017
3.7637	20.96	393	4.6450	0.1183
3.4748	21.97	412	4.5736	0.1317
3.2937	22.99	431	4.4707	0.13
3.1059	24.0	450	4.4103	0.1567
2.8278	24.96	468	4.3476	0.1417
2.7093	25.97	487	4.2624	0.1517
2.4771	26.99	506	4.2065	0.1667
2.3164	28.0	525	4.1656	0.17
2.1912	28.96	543	4.1606	0.1617
1.9385	29.97	562	4.1411	0.1717
1.7912	30.99	581	4.1030	0.1667
1.6852	32.0	600	4.0695	0.1833
1.478	32.96	618	4.0546	0.1717
1.3769	33.97	637	4.0407	0.1917
1.2175	34.99	656	4.0224	0.19
1.1616	36.0	675	4.0421	0.1867
1.0305	36.96	693	4.0470	0.1933
0.9513	37.97	712	4.0161	0.195
0.8428	38.99	731	4.0153	0.2033
0.7385	40.0	750	4.0600	0.1867
0.667	40.96	768	4.0568	0.215
0.6017	41.97	787	4.0459	0.2033
0.6252	42.99	806	4.0209	0.2183
0.5604	44.0	825	4.1177	0.2133
0.4691	44.96	843	4.0966	0.1967
0.4445	45.97	862	4.1254	0.215
0.4151	46.99	881	4.1253	0.2133
0.3903	48.0	900	4.1026	0.195
0.3551	48.96	918	4.1544	0.2033
0.3656	49.97	937	4.2111	0.2117
0.3651	50.99	956	4.2143	0.1983
0.3282	52.0	975	4.1838	0.2217
0.2737	52.96	993	4.1866	0.2083
0.2867	53.97	1012	4.2628	0.1983
0.3202	54.99	1031	4.2542	0.2117
0.2761	56.0	1050	4.2476	0.2183
0.262	56.96	1068	4.2466	0.21
0.2779	57.97	1087	4.2886	0.215
0.2278	58.99	1106	4.2835	0.22
0.2597	60.0	1125	4.2966	0.2183
0.2364	60.96	1143	4.3238	0.2167
0.2523	61.97	1162	4.2324	0.2083
0.2199	62.99	1181	4.3234	0.2033
0.2264	64.0	1200	4.3092	0.2167
0.2004	64.96	1218	4.3842	0.2017
0.1958	65.97	1237	4.3319	0.2033
0.1942	66.99	1256	4.3161	0.225
0.2094	68.0	1275	4.3120	0.2267
0.1826	68.96	1293	4.3541	0.2267
0.1984	69.97	1312	4.3720	0.2317
0.1863	70.99	1331	4.3854	0.225
0.2019	72.0	1350	4.3635	0.215
0.1679	72.96	1368	4.3958	0.2183
0.1765	73.97	1387	4.4110	0.2133
0.1647	74.99	1406	4.4675	0.2167
0.151	76.0	1425	4.4919	0.2183
0.1621	76.96	1443	4.4519	0.2183
0.1417	77.97	1462	4.4599	0.2017
0.1685	78.99	1481	4.5555	0.2133
0.1637	80.0	1500	4.4596	0.2117
0.1692	80.96	1518	4.4194	0.2233
0.1771	81.97	1537	4.4831	0.2217
0.1433	82.99	1556	4.5271	0.1983
0.1615	84.0	1575	4.4425	0.21
0.1605	84.96	1593	4.4559	0.2183
0.1402	85.97	1612	4.5123	0.21
0.1639	86.99	1631	4.5368	0.2117
0.1333	88.0	1650	4.5109	0.2217
0.1405	88.96	1668	4.5220	0.2217
0.1427	89.97	1687	4.5414	0.225
0.1346	90.99	1706	4.4954	0.2317
0.1494	92.0	1725	4.5996	0.2217
0.1432	92.96	1743	4.5152	0.2167
0.1276	93.97	1762	4.5623	0.2217
0.1344	94.99	1781	4.5049	0.2233
0.1157	96.0	1800	4.5413	0.22
0.1324	96.96	1818	4.5660	0.225
0.1262	97.97	1837	4.5358	0.2317
0.1299	98.99	1856	4.6085	0.225
0.1077	100.0	1875	4.5516	0.2267
0.1386	100.96	1893	4.5751	0.23
0.1463	101.97	1912	4.6149	0.2117
0.0921	102.99	1931	4.5543	0.2383
0.1094	104.0	1950	4.6144	0.2283
0.1327	104.96	1968	4.5966	0.2283
0.101	105.97	1987	4.5869	0.22
0.1275	106.99	2006	4.5588	0.2367
0.1175	108.0	2025	4.6091	0.2133
0.1031	108.96	2043	4.6347	0.22
0.1086	109.97	2062	4.5894	0.215
0.1158	110.99	2081	4.6496	0.2267
0.1091	112.0	2100	4.6218	0.22
0.0885	112.96	2118	4.6319	0.2133
0.0732	113.97	2137	4.7100	0.21
0.113	114.99	2156	4.6596	0.21
0.0872	116.0	2175	4.6277	0.2217
0.0862	116.96	2193	4.6262	0.2333
0.0762	117.97	2212	4.6078	0.2267
0.0916	118.99	2231	4.6198	0.215
0.1158	120.0	2250	4.6560	0.225
0.083	120.96	2268	4.5878	0.2267
0.0855	121.97	2287	4.6666	0.24
0.0963	122.99	2306	4.6186	0.2233
0.088	124.0	2325	4.6250	0.2433
0.0867	124.96	2343	4.6591	0.24
0.0858	125.97	2362	4.6467	0.2267
0.0928	126.99	2381	4.6457	0.2233
0.1189	128.0	2400	4.7195	0.2183
0.0816	128.96	2418	4.6935	0.2233
0.09	129.97	2437	4.7062	0.2183
0.0958	130.99	2456	4.6826	0.2267
0.0583	132.0	2475	4.6903	0.23
0.0878	132.96	2493	4.7640	0.2217
0.0967	133.97	2512	4.7564	0.2333
0.0902	134.99	2531	4.7551	0.225
0.0709	136.0	2550	4.7972	0.23
0.0724	136.96	2568	4.8073	0.22
0.0901	137.97	2587	4.7568	0.2283
0.0968	138.99	2606	4.7389	0.2383
0.075	140.0	2625	4.7521	0.2283
0.0955	140.96	2643	4.7091	0.2217
0.0648	141.97	2662	4.7522	0.2283
0.0792	142.99	2681	4.7606	0.2233
0.0828	144.0	2700	4.7383	0.23
0.0722	144.96	2718	4.7851	0.2383
0.0958	145.97	2737	4.7559	0.235
0.0761	146.99	2756	4.8086	0.23
0.0926	148.0	2775	4.7643	0.2317
0.0735	148.96	2793	4.7936	0.23
0.0957	149.97	2812	4.7229	0.23
0.0804	150.99	2831	4.7744	0.2133
0.0807	152.0	2850	4.8072	0.2117
0.0761	152.96	2868	4.7777	0.2283
0.0752	153.97	2887	4.8695	0.2183
0.0588	154.99	2906	4.8292	0.2283
0.0735	156.0	2925	4.7753	0.2233
0.0867	156.96	2943	4.7585	0.225
0.094	157.97	2962	4.8235	0.2317
0.0908	158.99	2981	4.8720	0.23
0.0697	160.0	3000	4.8698	0.22
0.0701	160.96	3018	4.8097	0.2283
0.0804	161.97	3037	4.7381	0.2217
0.0874	162.99	3056	4.7458	0.23
0.0661	164.0	3075	4.7571	0.225
0.0715	164.96	3093	4.8221	0.2367
0.0599	165.97	3112	4.6964	0.2467
0.0708	166.99	3131	4.8396	0.2317
0.0633	168.0	3150	4.8040	0.22
0.0531	168.96	3168	4.8200	0.2217
0.0689	169.97	3187	4.8330	0.2333
0.0502	170.99	3206	4.8688	0.2283
0.0607	172.0	3225	4.8696	0.2333
0.0705	172.96	3243	4.8514	0.225
0.0719	173.97	3262	4.8854	0.2267
0.0852	174.99	3281	4.8463	0.2233
0.0525	176.0	3300	4.8801	0.2383
0.069	176.96	3318	4.9139	0.2383
0.0716	177.97	3337	4.9129	0.225
0.0681	178.99	3356	4.8785	0.2283
0.0656	180.0	3375	4.8776	0.24
0.0866	180.96	3393	4.8923	0.24
0.0588	181.97	3412	4.8773	0.2317
0.0542	182.99	3431	4.8637	0.2417
0.0508	184.0	3450	4.8914	0.23
0.0591	184.96	3468	4.8835	0.225
0.0626	185.97	3487	4.9119	0.2317
0.0708	186.99	3506	4.8882	0.2217
0.0651	188.0	3525	4.8978	0.22
0.0609	188.96	3543	4.8657	0.2267
0.0519	189.97	3562	4.9336	0.21
0.0687	190.99	3581	4.8825	0.2217
0.0401	192.0	3600	4.9984	0.2133
0.0532	192.96	3618	4.8797	0.24
0.0515	193.97	3637	4.8716	0.2317
0.0735	194.99	3656	4.9249	0.2217
0.0708	196.0	3675	4.9456	0.2083
0.0612	196.96	3693	4.9355	0.23
0.0511	197.97	3712	4.9061	0.215
0.0573	198.99	3731	4.9662	0.2117
0.0482	200.0	3750	4.9992	0.2133
0.0454	200.96	3768	5.0024	0.2217
0.072	201.97	3787	4.9026	0.2283
0.0583	202.99	3806	4.9121	0.2283
0.0655	204.0	3825	4.9426	0.23
0.0375	204.96	3843	4.9971	0.2267
0.0652	205.97	3862	4.9414	0.2283
0.0514	206.99	3881	5.0227	0.2333
0.0677	208.0	3900	5.0196	0.2217
0.0805	208.96	3918	4.9773	0.2233
0.0556	209.97	3937	4.9303	0.235
0.0508	210.99	3956	4.8852	0.2333
0.0471	212.0	3975	4.9395	0.24
0.047	212.96	3993	4.9143	0.23
0.0438	213.97	4012	4.8727	0.2333
0.0769	214.99	4031	4.9319	0.235
0.0516	216.0	4050	4.9909	0.225
0.0413	216.96	4068	4.9651	0.2167
0.0402	217.97	4087	4.9235	0.2233
0.036	218.99	4106	4.9646	0.2267
0.0375	220.0	4125	4.9655	0.2267
0.0566	220.96	4143	4.9532	0.23
0.0591	221.97	4162	4.9400	0.2317
0.0602	222.99	4181	4.9306	0.2417
0.0339	224.0	4200	4.9925	0.2383
0.0628	224.96	4218	4.9416	0.24
0.0495	225.97	4237	4.9398	0.25
0.0545	226.99	4256	4.9522	0.2367
0.045	228.0	4275	4.8830	0.2367
0.036	228.96	4293	4.9543	0.235
0.0477	229.97	4312	4.9769	0.2267
0.0427	230.99	4331	4.9233	0.23
0.0419	232.0	4350	4.9587	0.24
0.0402	232.96	4368	4.9977	0.2233
0.0468	233.97	4387	5.0033	0.24
0.0554	234.99	4406	4.9908	0.24
0.0503	236.0	4425	4.9143	0.2433
0.0462	236.96	4443	4.8740	0.245
0.0354	237.97	4462	4.9383	0.2333
0.0381	238.99	4481	5.0228	0.2467
0.0358	240.0	4500	5.0114	0.2417
0.0264	240.96	4518	5.0244	0.23
0.0512	241.97	4537	5.0987	0.22
0.0555	242.99	4556	4.9946	0.2233
0.0545	244.0	4575	5.0295	0.23
0.0395	244.96	4593	5.0320	0.225
0.0512	245.97	4612	4.9736	0.2317
0.0343	246.99	4631	4.9499	0.2383
0.0506	248.0	4650	4.9478	0.24
0.0642	248.96	4668	4.9233	0.2417
0.035	249.97	4687	4.9348	0.2317
0.0408	250.99	4706	4.9228	0.2483
0.0431	252.0	4725	5.0074	0.24
0.0273	252.96	4743	4.9480	0.235
0.0495	253.97	4762	4.9539	0.2333
0.0431	254.99	4781	5.0146	0.245
0.0339	256.0	4800	5.0659	0.225
0.0544	256.96	4818	5.0378	0.2417
0.0365	257.97	4837	5.0133	0.2433
0.047	258.99	4856	4.9964	0.2367
0.048	260.0	4875	5.0102	0.2383
0.0469	260.96	4893	4.9275	0.245
0.0399	261.97	4912	4.9794	0.2483
0.0372	262.99	4931	4.9892	0.2383
0.0538	264.0	4950	4.9841	0.2333
0.0402	264.96	4968	5.0038	0.2383
0.0507	265.97	4987	5.0184	0.2333
0.0472	266.99	5006	4.9750	0.245
0.047	268.0	5025	5.0005	0.2533
0.0436	268.96	5043	4.9527	0.25
0.0323	269.97	5062	4.9495	0.2517
0.0454	270.99	5081	4.9883	0.2433
0.0477	272.0	5100	4.9656	0.25
0.053	272.96	5118	4.9082	0.245
0.0398	273.97	5137	4.9618	0.245
0.0347	274.99	5156	4.9594	0.2467
0.0447	276.0	5175	4.9556	0.2417
0.0312	276.96	5193	4.9943	0.2283
0.0521	277.97	5212	5.0603	0.2367
0.0386	278.99	5231	5.0410	0.2183
0.0276	280.0	5250	4.9705	0.2383
0.0532	280.96	5268	4.9813	0.235
0.0627	281.97	5287	4.9953	0.2317
0.0455	282.99	5306	4.9607	0.2433
0.0418	284.0	5325	4.9816	0.2417
0.0355	284.96	5343	4.9670	0.245
0.0307	285.97	5362	4.9994	0.2367
0.0504	286.99	5381	5.0265	0.24
0.0368	288.0	5400	5.0336	0.235
0.035	288.96	5418	5.0561	0.2417
0.0518	289.97	5437	5.0769	0.2433
0.0383	290.99	5456	5.0629	0.235
0.0381	292.0	5475	4.9694	0.2367
0.0307	292.96	5493	4.9370	0.2417
0.0447	293.97	5512	4.9549	0.2333
0.0499	294.99	5531	4.9883	0.2333
0.045	296.0	5550	4.9923	0.24
0.0579	296.96	5568	4.9793	0.24
0.0527	297.97	5587	5.0027	0.2333
0.0353	298.99	5606	5.0196	0.2283
0.0247	300.0	5625	5.0492	0.24
0.0339	300.96	5643	5.0539	0.2317
0.0525	301.97	5662	5.1091	0.2233
0.0339	302.99	5681	5.0659	0.2333
0.0406	304.0	5700	5.0559	0.2233
0.0252	304.96	5718	5.0228	0.2233
0.0358	305.97	5737	5.0661	0.2333
0.031	306.99	5756	5.0571	0.2383
0.0334	308.0	5775	5.0452	0.2417
0.0368	308.96	5793	5.0873	0.225
0.042	309.97	5812	5.1043	0.24
0.0375	310.99	5831	5.0588	0.2383
0.026	312.0	5850	5.0150	0.2417
0.0326	312.96	5868	5.0101	0.2433
0.0286	313.97	5887	5.0106	0.245
0.0164	314.99	5906	5.0428	0.24
0.0274	316.0	5925	5.0479	0.2317
0.0263	316.96	5943	4.9870	0.24
0.0371	317.97	5962	4.9846	0.2417
0.0355	318.99	5981	5.0133	0.2367
0.0342	320.0	6000	5.0306	0.2467
0.0377	320.96	6018	5.0073	0.235
0.0369	321.97	6037	4.9949	0.2517
0.0375	322.99	6056	5.0409	0.2483
0.0287	324.0	6075	5.0325	0.24
0.0319	324.96	6093	5.0241	0.245
0.0315	325.97	6112	5.0320	0.235
0.0404	326.99	6131	5.0403	0.2383
0.0287	328.0	6150	5.0792	0.2383
0.0611	328.96	6168	5.0378	0.2367
0.0296	329.97	6187	5.0192	0.2333
0.0259	330.99	6206	5.0362	0.2317
0.0257	332.0	6225	5.0494	0.2433
0.0294	332.96	6243	5.0462	0.2383
0.0483	333.97	6262	5.0474	0.225
0.0332	334.99	6281	5.0521	0.2233
0.0278	336.0	6300	5.0483	0.2367
0.0241	336.96	6318	5.0617	0.2367
0.0356	337.97	6337	5.0549	0.2367
0.0326	338.99	6356	5.0920	0.225
0.0255	340.0	6375	5.1311	0.2283
0.0415	340.96	6393	5.1072	0.2267
0.0241	341.97	6412	5.0731	0.2217
0.0343	342.99	6431	5.0496	0.2283
0.0196	344.0	6450	5.0186	0.2383
0.0451	344.96	6468	5.0546	0.235
0.0291	345.97	6487	5.0705	0.2367
0.0244	346.99	6506	5.0857	0.2267
0.0356	348.0	6525	5.0919	0.2367
0.03	348.96	6543	5.0770	0.2333
0.033	349.97	6562	5.0676	0.2333
0.0231	350.99	6581	5.0522	0.2383
0.0348	352.0	6600	5.0550	0.2283
0.0234	352.96	6618	5.0709	0.2317
0.0302	353.97	6637	5.0728	0.2283
0.0269	354.99	6656	5.1108	0.2217
0.0287	356.0	6675	5.1299	0.2283
0.0459	356.96	6693	5.0675	0.2333
0.0357	357.97	6712	5.0613	0.235
0.0254	358.99	6731	5.0390	0.245
0.0208	360.0	6750	5.0600	0.2333
0.0264	360.96	6768	5.1158	0.24
0.0248	361.97	6787	5.1090	0.2417
0.0289	362.99	6806	5.1165	0.2417
0.0234	364.0	6825	5.0914	0.24
0.0354	364.96	6843	5.0802	0.2317
0.0261	365.97	6862	5.0958	0.2433
0.0413	366.99	6881	5.1149	0.2333
0.0328	368.0	6900	5.1452	0.2333
0.0285	368.96	6918	5.1633	0.2317
0.035	369.97	6937	5.1334	0.2367
0.0223	370.99	6956	5.1195	0.2483
0.0216	372.0	6975	5.0994	0.24
0.0246	372.96	6993	5.0976	0.2467
0.0195	373.97	7012	5.1302	0.2383
0.0323	374.99	7031	5.1269	0.245
0.0402	376.0	7050	5.1254	0.23
0.0249	376.96	7068	5.1320	0.2267
0.0282	377.97	7087	5.1341	0.2233
0.0284	378.99	7106	5.1457	0.2267
0.0247	380.0	7125	5.1302	0.2283
0.0254	380.96	7143	5.1563	0.2317
0.0307	381.97	7162	5.1569	0.2283
0.025	382.99	7181	5.1598	0.2267
0.0438	384.0	7200	5.1443	0.23
0.0318	384.96	7218	5.1208	0.2367
0.0131	385.97	7237	5.0810	0.2317
0.0223	386.99	7256	5.0733	0.235
0.0212	388.0	7275	5.1003	0.23
0.0269	388.96	7293	5.1205	0.2283
0.0334	389.97	7312	5.1224	0.2283
0.0285	390.99	7331	5.1208	0.2283
0.0427	392.0	7350	5.1224	0.2383
0.0228	392.96	7368	5.0950	0.2333
0.0144	393.97	7387	5.0910	0.235
0.0293	394.99	7406	5.0855	0.2483
0.0135	396.0	7425	5.0941	0.24
0.0297	396.96	7443	5.1149	0.2367
0.0242	397.97	7462	5.1468	0.24
0.0188	398.99	7481	5.1389	0.24
0.013	400.0	7500	5.1085	0.24
0.0215	400.96	7518	5.1079	0.2417
0.0246	401.97	7537	5.1225	0.2433
0.0381	402.99	7556	5.1049	0.2333
0.0268	404.0	7575	5.0964	0.2367
0.022	404.96	7593	5.1123	0.2417
0.0258	405.97	7612	5.1242	0.2367
0.0234	406.99	7631	5.1538	0.2367
0.0346	408.0	7650	5.1587	0.24
0.0251	408.96	7668	5.1695	0.2367
0.0319	409.97	7687	5.1242	0.2367
0.0296	410.99	7706	5.1253	0.245
0.0311	412.0	7725	5.1319	0.235
0.0246	412.96	7743	5.1435	0.2383
0.0148	413.97	7762	5.1314	0.2433
0.0196	414.99	7781	5.1186	0.2433
0.0206	416.0	7800	5.1153	0.24
0.0377	416.96	7818	5.1252	0.23
0.0246	417.97	7837	5.1409	0.235
0.0115	418.99	7856	5.1439	0.235
0.0139	420.0	7875	5.1273	0.2333
0.0238	420.96	7893	5.1244	0.2333
0.0228	421.97	7912	5.1404	0.2333
0.0276	422.99	7931	5.1417	0.23
0.0276	424.0	7950	5.1281	0.235
0.0186	424.96	7968	5.1225	0.24
0.0463	425.97	7987	5.1386	0.2333
0.0192	426.99	8006	5.1411	0.2383
0.0277	428.0	8025	5.1424	0.235
0.0304	428.96	8043	5.1354	0.23
0.0303	429.97	8062	5.1346	0.2383
0.0236	430.99	8081	5.1426	0.2367
0.0279	432.0	8100	5.1394	0.24
0.0218	432.96	8118	5.1427	0.2383
0.0194	433.97	8137	5.1346	0.235
0.0116	434.99	8156	5.1279	0.2333
0.0201	436.0	8175	5.1297	0.2333
0.0319	436.96	8193	5.1245	0.235
0.0225	437.97	8212	5.1166	0.2367
0.0176	438.99	8231	5.1184	0.2333
0.015	440.0	8250	5.1266	0.235
0.0226	440.96	8268	5.1210	0.2317
0.0158	441.97	8287	5.1206	0.2383
0.0182	442.99	8306	5.1153	0.2367
0.0318	444.0	8325	5.1076	0.235
0.0283	444.96	8343	5.1095	0.2333
0.0265	445.97	8362	5.1310	0.2333
0.0187	446.99	8381	5.1357	0.235
0.02	448.0	8400	5.1346	0.2283
0.0238	448.96	8418	5.1394	0.23
0.0176	449.97	8437	5.1368	0.2333
0.0193	450.99	8456	5.1376	0.235
0.034	452.0	8475	5.1447	0.2383
0.0204	452.96	8493	5.1470	0.235
0.0188	453.97	8512	5.1478	0.235
0.0256	454.99	8531	5.1441	0.2367
0.026	456.0	8550	5.1448	0.235
0.0179	456.96	8568	5.1457	0.2317
0.0233	457.97	8587	5.1456	0.235
0.0186	458.99	8606	5.1381	0.235
0.0203	460.0	8625	5.1357	0.2333
0.0266	460.96	8643	5.1313	0.2417
0.0242	461.97	8662	5.1319	0.2417
0.0234	462.99	8681	5.1338	0.24
0.0184	464.0	8700	5.1343	0.2417
0.016	464.96	8718	5.1374	0.2383
0.0357	465.97	8737	5.1385	0.24
0.021	466.99	8756	5.1406	0.2417
0.0209	468.0	8775	5.1426	0.2417
0.0186	468.96	8793	5.1428	0.2417
0.027	469.97	8812	5.1442	0.2417
0.0146	470.99	8831	5.1449	0.2433
0.0237	472.0	8850	5.1456	0.2433
0.0147	472.96	8868	5.1467	0.245
0.0268	473.97	8887	5.1457	0.245
0.015	474.99	8906	5.1465	0.2433
0.0116	476.0	8925	5.1462	0.2433
0.0151	476.96	8943	5.1453	0.2433
0.0225	477.97	8962	5.1453	0.245
0.0267	478.99	8981	5.1456	0.245
0.031	480.0	9000	5.1457	0.245

Framework versions

Transformers 4.31.0
Pytorch 1.13.1
Datasets 2.14.0
Tokenizers 0.13.3

Loading…

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05

train_batch_size: 32

eval_batch_size: 32

seed: 42

gradient_accumulation_steps: 4

total_train_batch_size: 128

optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08

lr_scheduler_type: linear

lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1

num_epochs: 500

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Accuracy
5.6939	0.96	18	5.6774	0.0067
5.6713	1.97	37	5.6701	0.005
5.665	2.99	56	5.6592	0.0033
5.6497	4.0	75	5.6487	0.005
5.6375	4.96	93	5.6375	0.0083
5.6141	5.97	112	5.6255	0.0133
5.5981	6.99	131	5.6123	0.0167
5.5718	8.0	150	5.5961	0.0117
5.5526	8.96	168	5.5777	0.0117
5.5	9.97	187	5.5554	0.015
5.4391	10.99	206	5.5290	0.0167
5.3112	12.0	225	5.4914	0.0217
5.25	12.96	243	5.4305	0.0283
5.1361	13.97	262	5.3729	0.045
4.985	14.99	281	5.2795	0.0483
4.8031	16.0	300	5.1991	0.0633
4.6843	16.96	318	5.0976	0.0683
4.3959	17.97	337	4.9828	0.0783
4.2277	18.99	356	4.8522	0.0883
3.9594	20.0	375	4.7467	0.1017
3.7637	20.96	393	4.6450	0.1183
3.4748	21.97	412	4.5736	0.1317
3.2937	22.99	431	4.4707	0.13
3.1059	24.0	450	4.4103	0.1567
2.8278	24.96	468	4.3476	0.1417
2.7093	25.97	487	4.2624	0.1517
2.4771	26.99	506	4.2065	0.1667
2.3164	28.0	525	4.1656	0.17
2.1912	28.96	543	4.1606	0.1617
1.9385	29.97	562	4.1411	0.1717
1.7912	30.99	581	4.1030	0.1667
1.6852	32.0	600	4.0695	0.1833
1.478	32.96	618	4.0546	0.1717
1.3769	33.97	637	4.0407	0.1917
1.2175	34.99	656	4.0224	0.19
1.1616	36.0	675	4.0421	0.1867
1.0305	36.96	693	4.0470	0.1933
0.9513	37.97	712	4.0161	0.195
0.8428	38.99	731	4.0153	0.2033
0.7385	40.0	750	4.0600	0.1867
0.667	40.96	768	4.0568	0.215
0.6017	41.97	787	4.0459	0.2033
0.6252	42.99	806	4.0209	0.2183
0.5604	44.0	825	4.1177	0.2133
0.4691	44.96	843	4.0966	0.1967
0.4445	45.97	862	4.1254	0.215
0.4151	46.99	881	4.1253	0.2133
0.3903	48.0	900	4.1026	0.195
0.3551	48.96	918	4.1544	0.2033
0.3656	49.97	937	4.2111	0.2117
0.3651	50.99	956	4.2143	0.1983
0.3282	52.0	975	4.1838	0.2217
0.2737	52.96	993	4.1866	0.2083
0.2867	53.97	1012	4.2628	0.1983
0.3202	54.99	1031	4.2542	0.2117
0.2761	56.0	1050	4.2476	0.2183
0.262	56.96	1068	4.2466	0.21
0.2779	57.97	1087	4.2886	0.215
0.2278	58.99	1106	4.2835	0.22
0.2597	60.0	1125	4.2966	0.2183
0.2364	60.96	1143	4.3238	0.2167
0.2523	61.97	1162	4.2324	0.2083
0.2199	62.99	1181	4.3234	0.2033
0.2264	64.0	1200	4.3092	0.2167
0.2004	64.96	1218	4.3842	0.2017
0.1958	65.97	1237	4.3319	0.2033
0.1942	66.99	1256	4.3161	0.225
0.2094	68.0	1275	4.3120	0.2267
0.1826	68.96	1293	4.3541	0.2267
0.1984	69.97	1312	4.3720	0.2317
0.1863	70.99	1331	4.3854	0.225
0.2019	72.0	1350	4.3635	0.215
0.1679	72.96	1368	4.3958	0.2183
0.1765	73.97	1387	4.4110	0.2133
0.1647	74.99	1406	4.4675	0.2167
0.151	76.0	1425	4.4919	0.2183
0.1621	76.96	1443	4.4519	0.2183
0.1417	77.97	1462	4.4599	0.2017
0.1685	78.99	1481	4.5555	0.2133
0.1637	80.0	1500	4.4596	0.2117
0.1692	80.96	1518	4.4194	0.2233
0.1771	81.97	1537	4.4831	0.2217
0.1433	82.99	1556	4.5271	0.1983
0.1615	84.0	1575	4.4425	0.21
0.1605	84.96	1593	4.4559	0.2183
0.1402	85.97	1612	4.5123	0.21
0.1639	86.99	1631	4.5368	0.2117
0.1333	88.0	1650	4.5109	0.2217
0.1405	88.96	1668	4.5220	0.2217
0.1427	89.97	1687	4.5414	0.225
0.1346	90.99	1706	4.4954	0.2317
0.1494	92.0	1725	4.5996	0.2217
0.1432	92.96	1743	4.5152	0.2167
0.1276	93.97	1762	4.5623	0.2217
0.1344	94.99	1781	4.5049	0.2233
0.1157	96.0	1800	4.5413	0.22
0.1324	96.96	1818	4.5660	0.225
0.1262	97.97	1837	4.5358	0.2317
0.1299	98.99	1856	4.6085	0.225
0.1077	100.0	1875	4.5516	0.2267
0.1386	100.96	1893	4.5751	0.23
0.1463	101.97	1912	4.6149	0.2117
0.0921	102.99	1931	4.5543	0.2383
0.1094	104.0	1950	4.6144	0.2283
0.1327	104.96	1968	4.5966	0.2283
0.101	105.97	1987	4.5869	0.22
0.1275	106.99	2006	4.5588	0.2367
0.1175	108.0	2025	4.6091	0.2133
0.1031	108.96	2043	4.6347	0.22
0.1086	109.97	2062	4.5894	0.215
0.1158	110.99	2081	4.6496	0.2267
0.1091	112.0	2100	4.6218	0.22
0.0885	112.96	2118	4.6319	0.2133
0.0732	113.97	2137	4.7100	0.21
0.113	114.99	2156	4.6596	0.21
0.0872	116.0	2175	4.6277	0.2217
0.0862	116.96	2193	4.6262	0.2333
0.0762	117.97	2212	4.6078	0.2267
0.0916	118.99	2231	4.6198	0.215
0.1158	120.0	2250	4.6560	0.225
0.083	120.96	2268	4.5878	0.2267
0.0855	121.97	2287	4.6666	0.24
0.0963	122.99	2306	4.6186	0.2233
0.088	124.0	2325	4.6250	0.2433
0.0867	124.96	2343	4.6591	0.24
0.0858	125.97	2362	4.6467	0.2267
0.0928	126.99	2381	4.6457	0.2233
0.1189	128.0	2400	4.7195	0.2183
0.0816	128.96	2418	4.6935	0.2233
0.09	129.97	2437	4.7062	0.2183
0.0958	130.99	2456	4.6826	0.2267
0.0583	132.0	2475	4.6903	0.23
0.0878	132.96	2493	4.7640	0.2217
0.0967	133.97	2512	4.7564	0.2333
0.0902	134.99	2531	4.7551	0.225
0.0709	136.0	2550	4.7972	0.23
0.0724	136.96	2568	4.8073	0.22
0.0901	137.97	2587	4.7568	0.2283
0.0968	138.99	2606	4.7389	0.2383
0.075	140.0	2625	4.7521	0.2283
0.0955	140.96	2643	4.7091	0.2217
0.0648	141.97	2662	4.7522	0.2283
0.0792	142.99	2681	4.7606	0.2233
0.0828	144.0	2700	4.7383	0.23
0.0722	144.96	2718	4.7851	0.2383
0.0958	145.97	2737	4.7559	0.235
0.0761	146.99	2756	4.8086	0.23
0.0926	148.0	2775	4.7643	0.2317
0.0735	148.96	2793	4.7936	0.23
0.0957	149.97	2812	4.7229	0.23
0.0804	150.99	2831	4.7744	0.2133
0.0807	152.0	2850	4.8072	0.2117
0.0761	152.96	2868	4.7777	0.2283
0.0752	153.97	2887	4.8695	0.2183
0.0588	154.99	2906	4.8292	0.2283
0.0735	156.0	2925	4.7753	0.2233
0.0867	156.96	2943	4.7585	0.225
0.094	157.97	2962	4.8235	0.2317
0.0908	158.99	2981	4.8720	0.23
0.0697	160.0	3000	4.8698	0.22
0.0701	160.96	3018	4.8097	0.2283
0.0804	161.97	3037	4.7381	0.2217
0.0874	162.99	3056	4.7458	0.23
0.0661	164.0	3075	4.7571	0.225
0.0715	164.96	3093	4.8221	0.2367
0.0599	165.97	3112	4.6964	0.2467
0.0708	166.99	3131	4.8396	0.2317
0.0633	168.0	3150	4.8040	0.22
0.0531	168.96	3168	4.8200	0.2217
0.0689	169.97	3187	4.8330	0.2333
0.0502	170.99	3206	4.8688	0.2283
0.0607	172.0	3225	4.8696	0.2333
0.0705	172.96	3243	4.8514	0.225
0.0719	173.97	3262	4.8854	0.2267
0.0852	174.99	3281	4.8463	0.2233
0.0525	176.0	3300	4.8801	0.2383
0.069	176.96	3318	4.9139	0.2383
0.0716	177.97	3337	4.9129	0.225
0.0681	178.99	3356	4.8785	0.2283
0.0656	180.0	3375	4.8776	0.24
0.0866	180.96	3393	4.8923	0.24
0.0588	181.97	3412	4.8773	0.2317
0.0542	182.99	3431	4.8637	0.2417
0.0508	184.0	3450	4.8914	0.23
0.0591	184.96	3468	4.8835	0.225
0.0626	185.97	3487	4.9119	0.2317
0.0708	186.99	3506	4.8882	0.2217
0.0651	188.0	3525	4.8978	0.22
0.0609	188.96	3543	4.8657	0.2267
0.0519	189.97	3562	4.9336	0.21
0.0687	190.99	3581	4.8825	0.2217
0.0401	192.0	3600	4.9984	0.2133
0.0532	192.96	3618	4.8797	0.24
0.0515	193.97	3637	4.8716	0.2317
0.0735	194.99	3656	4.9249	0.2217
0.0708	196.0	3675	4.9456	0.2083
0.0612	196.96	3693	4.9355	0.23
0.0511	197.97	3712	4.9061	0.215
0.0573	198.99	3731	4.9662	0.2117
0.0482	200.0	3750	4.9992	0.2133
0.0454	200.96	3768	5.0024	0.2217
0.072	201.97	3787	4.9026	0.2283
0.0583	202.99	3806	4.9121	0.2283
0.0655	204.0	3825	4.9426	0.23
0.0375	204.96	3843	4.9971	0.2267
0.0652	205.97	3862	4.9414	0.2283
0.0514	206.99	3881	5.0227	0.2333
0.0677	208.0	3900	5.0196	0.2217
0.0805	208.96	3918	4.9773	0.2233
0.0556	209.97	3937	4.9303	0.235
0.0508	210.99	3956	4.8852	0.2333
0.0471	212.0	3975	4.9395	0.24
0.047	212.96	3993	4.9143	0.23
0.0438	213.97	4012	4.8727	0.2333
0.0769	214.99	4031	4.9319	0.235
0.0516	216.0	4050	4.9909	0.225
0.0413	216.96	4068	4.9651	0.2167
0.0402	217.97	4087	4.9235	0.2233
0.036	218.99	4106	4.9646	0.2267
0.0375	220.0	4125	4.9655	0.2267
0.0566	220.96	4143	4.9532	0.23
0.0591	221.97	4162	4.9400	0.2317
0.0602	222.99	4181	4.9306	0.2417
0.0339	224.0	4200	4.9925	0.2383
0.0628	224.96	4218	4.9416	0.24
0.0495	225.97	4237	4.9398	0.25
0.0545	226.99	4256	4.9522	0.2367
0.045	228.0	4275	4.8830	0.2367
0.036	228.96	4293	4.9543	0.235
0.0477	229.97	4312	4.9769	0.2267
0.0427	230.99	4331	4.9233	0.23
0.0419	232.0	4350	4.9587	0.24
0.0402	232.96	4368	4.9977	0.2233
0.0468	233.97	4387	5.0033	0.24
0.0554	234.99	4406	4.9908	0.24
0.0503	236.0	4425	4.9143	0.2433
0.0462	236.96	4443	4.8740	0.245
0.0354	237.97	4462	4.9383	0.2333
0.0381	238.99	4481	5.0228	0.2467
0.0358	240.0	4500	5.0114	0.2417
0.0264	240.96	4518	5.0244	0.23
0.0512	241.97	4537	5.0987	0.22
0.0555	242.99	4556	4.9946	0.2233
0.0545	244.0	4575	5.0295	0.23
0.0395	244.96	4593	5.0320	0.225
0.0512	245.97	4612	4.9736	0.2317
0.0343	246.99	4631	4.9499	0.2383
0.0506	248.0	4650	4.9478	0.24
0.0642	248.96	4668	4.9233	0.2417
0.035	249.97	4687	4.9348	0.2317
0.0408	250.99	4706	4.9228	0.2483
0.0431	252.0	4725	5.0074	0.24
0.0273	252.96	4743	4.9480	0.235
0.0495	253.97	4762	4.9539	0.2333
0.0431	254.99	4781	5.0146	0.245
0.0339	256.0	4800	5.0659	0.225
0.0544	256.96	4818	5.0378	0.2417
0.0365	257.97	4837	5.0133	0.2433
0.047	258.99	4856	4.9964	0.2367
0.048	260.0	4875	5.0102	0.2383
0.0469	260.96	4893	4.9275	0.245
0.0399	261.97	4912	4.9794	0.2483
0.0372	262.99	4931	4.9892	0.2383
0.0538	264.0	4950	4.9841	0.2333
0.0402	264.96	4968	5.0038	0.2383
0.0507	265.97	4987	5.0184	0.2333
0.0472	266.99	5006	4.9750	0.245
0.047	268.0	5025	5.0005	0.2533
0.0436	268.96	5043	4.9527	0.25
0.0323	269.97	5062	4.9495	0.2517
0.0454	270.99	5081	4.9883	0.2433
0.0477	272.0	5100	4.9656	0.25
0.053	272.96	5118	4.9082	0.245
0.0398	273.97	5137	4.9618	0.245
0.0347	274.99	5156	4.9594	0.2467
0.0447	276.0	5175	4.9556	0.2417
0.0312	276.96	5193	4.9943	0.2283
0.0521	277.97	5212	5.0603	0.2367
0.0386	278.99	5231	5.0410	0.2183
0.0276	280.0	5250	4.9705	0.2383
0.0532	280.96	5268	4.9813	0.235
0.0627	281.97	5287	4.9953	0.2317
0.0455	282.99	5306	4.9607	0.2433
0.0418	284.0	5325	4.9816	0.2417
0.0355	284.96	5343	4.9670	0.245
0.0307	285.97	5362	4.9994	0.2367
0.0504	286.99	5381	5.0265	0.24
0.0368	288.0	5400	5.0336	0.235
0.035	288.96	5418	5.0561	0.2417
0.0518	289.97	5437	5.0769	0.2433
0.0383	290.99	5456	5.0629	0.235
0.0381	292.0	5475	4.9694	0.2367
0.0307	292.96	5493	4.9370	0.2417
0.0447	293.97	5512	4.9549	0.2333
0.0499	294.99	5531	4.9883	0.2333
0.045	296.0	5550	4.9923	0.24
0.0579	296.96	5568	4.9793	0.24
0.0527	297.97	5587	5.0027	0.2333
0.0353	298.99	5606	5.0196	0.2283
0.0247	300.0	5625	5.0492	0.24
0.0339	300.96	5643	5.0539	0.2317
0.0525	301.97	5662	5.1091	0.2233
0.0339	302.99	5681	5.0659	0.2333
0.0406	304.0	5700	5.0559	0.2233
0.0252	304.96	5718	5.0228	0.2233
0.0358	305.97	5737	5.0661	0.2333
0.031	306.99	5756	5.0571	0.2383
0.0334	308.0	5775	5.0452	0.2417
0.0368	308.96	5793	5.0873	0.225
0.042	309.97	5812	5.1043	0.24
0.0375	310.99	5831	5.0588	0.2383
0.026	312.0	5850	5.0150	0.2417
0.0326	312.96	5868	5.0101	0.2433
0.0286	313.97	5887	5.0106	0.245
0.0164	314.99	5906	5.0428	0.24
0.0274	316.0	5925	5.0479	0.2317
0.0263	316.96	5943	4.9870	0.24
0.0371	317.97	5962	4.9846	0.2417
0.0355	318.99	5981	5.0133	0.2367
0.0342	320.0	6000	5.0306	0.2467
0.0377	320.96	6018	5.0073	0.235
0.0369	321.97	6037	4.9949	0.2517
0.0375	322.99	6056	5.0409	0.2483
0.0287	324.0	6075	5.0325	0.24
0.0319	324.96	6093	5.0241	0.245
0.0315	325.97	6112	5.0320	0.235
0.0404	326.99	6131	5.0403	0.2383
0.0287	328.0	6150	5.0792	0.2383
0.0611	328.96	6168	5.0378	0.2367
0.0296	329.97	6187	5.0192	0.2333
0.0259	330.99	6206	5.0362	0.2317
0.0257	332.0	6225	5.0494	0.2433
0.0294	332.96	6243	5.0462	0.2383
0.0483	333.97	6262	5.0474	0.225
0.0332	334.99	6281	5.0521	0.2233
0.0278	336.0	6300	5.0483	0.2367
0.0241	336.96	6318	5.0617	0.2367
0.0356	337.97	6337	5.0549	0.2367
0.0326	338.99	6356	5.0920	0.225
0.0255	340.0	6375	5.1311	0.2283
0.0415	340.96	6393	5.1072	0.2267
0.0241	341.97	6412	5.0731	0.2217
0.0343	342.99	6431	5.0496	0.2283
0.0196	344.0	6450	5.0186	0.2383
0.0451	344.96	6468	5.0546	0.235
0.0291	345.97	6487	5.0705	0.2367
0.0244	346.99	6506	5.0857	0.2267
0.0356	348.0	6525	5.0919	0.2367
0.03	348.96	6543	5.0770	0.2333
0.033	349.97	6562	5.0676	0.2333
0.0231	350.99	6581	5.0522	0.2383
0.0348	352.0	6600	5.0550	0.2283
0.0234	352.96	6618	5.0709	0.2317
0.0302	353.97	6637	5.0728	0.2283
0.0269	354.99	6656	5.1108	0.2217
0.0287	356.0	6675	5.1299	0.2283
0.0459	356.96	6693	5.0675	0.2333
0.0357	357.97	6712	5.0613	0.235
0.0254	358.99	6731	5.0390	0.245
0.0208	360.0	6750	5.0600	0.2333
0.0264	360.96	6768	5.1158	0.24
0.0248	361.97	6787	5.1090	0.2417
0.0289	362.99	6806	5.1165	0.2417
0.0234	364.0	6825	5.0914	0.24
0.0354	364.96	6843	5.0802	0.2317
0.0261	365.97	6862	5.0958	0.2433
0.0413	366.99	6881	5.1149	0.2333
0.0328	368.0	6900	5.1452	0.2333
0.0285	368.96	6918	5.1633	0.2317
0.035	369.97	6937	5.1334	0.2367
0.0223	370.99	6956	5.1195	0.2483
0.0216	372.0	6975	5.0994	0.24
0.0246	372.96	6993	5.0976	0.2467
0.0195	373.97	7012	5.1302	0.2383
0.0323	374.99	7031	5.1269	0.245
0.0402	376.0	7050	5.1254	0.23
0.0249	376.96	7068	5.1320	0.2267
0.0282	377.97	7087	5.1341	0.2233
0.0284	378.99	7106	5.1457	0.2267
0.0247	380.0	7125	5.1302	0.2283
0.0254	380.96	7143	5.1563	0.2317
0.0307	381.97	7162	5.1569	0.2283
0.025	382.99	7181	5.1598	0.2267
0.0438	384.0	7200	5.1443	0.23
0.0318	384.96	7218	5.1208	0.2367
0.0131	385.97	7237	5.0810	0.2317
0.0223	386.99	7256	5.0733	0.235
0.0212	388.0	7275	5.1003	0.23
0.0269	388.96	7293	5.1205	0.2283
0.0334	389.97	7312	5.1224	0.2283
0.0285	390.99	7331	5.1208	0.2283
0.0427	392.0	7350	5.1224	0.2383
0.0228	392.96	7368	5.0950	0.2333
0.0144	393.97	7387	5.0910	0.235
0.0293	394.99	7406	5.0855	0.2483
0.0135	396.0	7425	5.0941	0.24
0.0297	396.96	7443	5.1149	0.2367
0.0242	397.97	7462	5.1468	0.24
0.0188	398.99	7481	5.1389	0.24
0.013	400.0	7500	5.1085	0.24
0.0215	400.96	7518	5.1079	0.2417
0.0246	401.97	7537	5.1225	0.2433
0.0381	402.99	7556	5.1049	0.2333
0.0268	404.0	7575	5.0964	0.2367
0.022	404.96	7593	5.1123	0.2417
0.0258	405.97	7612	5.1242	0.2367
0.0234	406.99	7631	5.1538	0.2367
0.0346	408.0	7650	5.1587	0.24
0.0251	408.96	7668	5.1695	0.2367
0.0319	409.97	7687	5.1242	0.2367
0.0296	410.99	7706	5.1253	0.245
0.0311	412.0	7725	5.1319	0.235
0.0246	412.96	7743	5.1435	0.2383
0.0148	413.97	7762	5.1314	0.2433
0.0196	414.99	7781	5.1186	0.2433
0.0206	416.0	7800	5.1153	0.24
0.0377	416.96	7818	5.1252	0.23
0.0246	417.97	7837	5.1409	0.235
0.0115	418.99	7856	5.1439	0.235
0.0139	420.0	7875	5.1273	0.2333
0.0238	420.96	7893	5.1244	0.2333
0.0228	421.97	7912	5.1404	0.2333
0.0276	422.99	7931	5.1417	0.23
0.0276	424.0	7950	5.1281	0.235
0.0186	424.96	7968	5.1225	0.24
0.0463	425.97	7987	5.1386	0.2333
0.0192	426.99	8006	5.1411	0.2383
0.0277	428.0	8025	5.1424	0.235
0.0304	428.96	8043	5.1354	0.23
0.0303	429.97	8062	5.1346	0.2383
0.0236	430.99	8081	5.1426	0.2367
0.0279	432.0	8100	5.1394	0.24
0.0218	432.96	8118	5.1427	0.2383
0.0194	433.97	8137	5.1346	0.235
0.0116	434.99	8156	5.1279	0.2333
0.0201	436.0	8175	5.1297	0.2333
0.0319	436.96	8193	5.1245	0.235
0.0225	437.97	8212	5.1166	0.2367
0.0176	438.99	8231	5.1184	0.2333
0.015	440.0	8250	5.1266	0.235
0.0226	440.96	8268	5.1210	0.2317
0.0158	441.97	8287	5.1206	0.2383
0.0182	442.99	8306	5.1153	0.2367
0.0318	444.0	8325	5.1076	0.235
0.0283	444.96	8343	5.1095	0.2333
0.0265	445.97	8362	5.1310	0.2333
0.0187	446.99	8381	5.1357	0.235
0.02	448.0	8400	5.1346	0.2283
0.0238	448.96	8418	5.1394	0.23
0.0176	449.97	8437	5.1368	0.2333
0.0193	450.99	8456	5.1376	0.235
0.034	452.0	8475	5.1447	0.2383
0.0204	452.96	8493	5.1470	0.235
0.0188	453.97	8512	5.1478	0.235
0.0256	454.99	8531	5.1441	0.2367
0.026	456.0	8550	5.1448	0.235
0.0179	456.96	8568	5.1457	0.2317
0.0233	457.97	8587	5.1456	0.235
0.0186	458.99	8606	5.1381	0.235
0.0203	460.0	8625	5.1357	0.2333
0.0266	460.96	8643	5.1313	0.2417
0.0242	461.97	8662	5.1319	0.2417
0.0234	462.99	8681	5.1338	0.24
0.0184	464.0	8700	5.1343	0.2417
0.016	464.96	8718	5.1374	0.2383
0.0357	465.97	8737	5.1385	0.24
0.021	466.99	8756	5.1406	0.2417
0.0209	468.0	8775	5.1426	0.2417
0.0186	468.96	8793	5.1428	0.2417
0.027	469.97	8812	5.1442	0.2417
0.0146	470.99	8831	5.1449	0.2433
0.0237	472.0	8850	5.1456	0.2433
0.0147	472.96	8868	5.1467	0.245
0.0268	473.97	8887	5.1457	0.245
0.015	474.99	8906	5.1465	0.2433
0.0116	476.0	8925	5.1462	0.2433
0.0151	476.96	8943	5.1453	0.2433
0.0225	477.97	8962	5.1453	0.245
0.0267	478.99	8981	5.1456	0.245
0.031	480.0	9000	5.1457	0.245

Framework versions

Transformers 4.31.0

Pytorch 1.13.1

Datasets 2.14.0

Tokenizers 0.13.3

minatosnow/swinv2-base-patch4-window8-256-mineral

swinv2-base-patch4-window8-256-mineral

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

swinv2-base-patch4-window8-256-mineral

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions