vit-msn-small-wbc-classifier-lowlr-500

This model is a fine-tuned version of facebook/vit-msn-small on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.2021
  • Accuracy: 0.9250

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: 1e-07
  • train_batch_size: 64
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 256
  • 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
1.5458 1.0 208 1.6083 0.3335
1.5553 2.0 416 1.5834 0.3335
1.5144 3.0 624 1.5428 0.3335
1.4408 4.0 832 1.4865 0.3335
1.3689 5.0 1040 1.4168 0.3335
1.3224 6.0 1248 1.3352 0.3343
1.228 7.0 1456 1.2446 0.3462
1.1529 8.0 1664 1.1526 0.4247
1.0773 9.0 1872 1.0670 0.5535
1.0057 10.0 2080 1.0025 0.6327
0.9576 11.0 2288 0.9550 0.6800
0.9039 12.0 2496 0.9114 0.7124
0.8684 13.0 2704 0.8636 0.7392
0.8352 14.0 2912 0.8112 0.7623
0.782 15.0 3120 0.7614 0.7764
0.7359 16.0 3328 0.7145 0.7867
0.7044 17.0 3536 0.6702 0.7948
0.6568 18.0 3744 0.6311 0.8020
0.6296 19.0 3952 0.5987 0.8069
0.6315 20.0 4160 0.5693 0.8136
0.6146 21.0 4368 0.5437 0.8181
0.5632 22.0 4576 0.5216 0.8247
0.5705 23.0 4784 0.5022 0.8309
0.5503 24.0 4992 0.4832 0.8363
0.5541 25.0 5200 0.4666 0.8425
0.5263 26.0 5408 0.4504 0.8468
0.4947 27.0 5616 0.4357 0.8514
0.5 28.0 5824 0.4245 0.8547
0.4959 29.0 6032 0.4112 0.8582
0.4929 30.0 6240 0.4005 0.8609
0.4578 31.0 6448 0.3910 0.8628
0.4565 32.0 6656 0.3816 0.8654
0.4492 33.0 6864 0.3737 0.8684
0.4319 34.0 7072 0.3654 0.8705
0.4395 35.0 7280 0.3587 0.8722
0.4436 36.0 7488 0.3498 0.8751
0.4196 37.0 7696 0.3440 0.8769
0.4138 38.0 7904 0.3381 0.8789
0.4414 39.0 8112 0.3336 0.8805
0.424 40.0 8320 0.3303 0.8813
0.4058 41.0 8528 0.3241 0.8832
0.3714 42.0 8736 0.3210 0.8844
0.384 43.0 8944 0.3196 0.8848
0.3795 44.0 9152 0.3163 0.8861
0.4052 45.0 9360 0.3080 0.8895
0.3864 46.0 9568 0.3097 0.8865
0.3881 47.0 9776 0.3012 0.8910
0.3606 48.0 9984 0.3056 0.8877
0.3765 49.0 10192 0.2981 0.8907
0.3762 50.0 10400 0.2946 0.8922
0.3535 51.0 10608 0.3004 0.8899
0.3667 52.0 10816 0.2918 0.8924
0.3663 53.0 11024 0.2921 0.8923
0.3735 54.0 11232 0.2874 0.8942
0.3649 55.0 11440 0.2867 0.8947
0.3531 56.0 11648 0.2828 0.8967
0.3608 57.0 11856 0.2825 0.8963
0.3483 58.0 12064 0.2811 0.8970
0.3544 59.0 12272 0.2785 0.8982
0.3768 60.0 12480 0.2730 0.9002
0.3659 61.0 12688 0.2735 0.8995
0.3547 62.0 12896 0.2732 0.8999
0.3403 63.0 13104 0.2696 0.9003
0.3482 64.0 13312 0.2687 0.9014
0.3503 65.0 13520 0.2673 0.9011
0.3249 66.0 13728 0.2678 0.9012
0.3334 67.0 13936 0.2679 0.9014
0.3308 68.0 14144 0.2646 0.9018
0.3297 69.0 14352 0.2676 0.9007
0.3566 70.0 14560 0.2609 0.9037
0.3256 71.0 14768 0.2635 0.9027
0.3439 72.0 14976 0.2606 0.9036
0.3324 73.0 15184 0.2578 0.9051
0.3316 74.0 15392 0.2552 0.9058
0.3224 75.0 15600 0.2555 0.9060
0.3294 76.0 15808 0.2543 0.9061
0.3211 77.0 16016 0.2538 0.9063
0.3326 78.0 16224 0.2561 0.9047
0.3261 79.0 16432 0.2547 0.9059
0.3082 80.0 16640 0.2554 0.9048
0.3341 81.0 16848 0.2538 0.9057
0.3355 82.0 17056 0.2508 0.9073
0.3311 83.0 17264 0.2486 0.9081
0.3511 84.0 17472 0.2478 0.9085
0.3467 85.0 17680 0.2503 0.9070
0.312 86.0 17888 0.2467 0.9086
0.336 87.0 18096 0.2455 0.9090
0.3065 88.0 18304 0.2484 0.9080
0.3365 89.0 18512 0.2453 0.9094
0.3106 90.0 18720 0.2454 0.9092
0.2984 91.0 18928 0.2489 0.9089
0.309 92.0 19136 0.2440 0.9102
0.31 93.0 19344 0.2407 0.9108
0.3294 94.0 19552 0.2416 0.9105
0.309 95.0 19760 0.2423 0.9106
0.3141 96.0 19968 0.2442 0.9096
0.3098 97.0 20176 0.2404 0.9112
0.3206 98.0 20384 0.2414 0.9111
0.3258 99.0 20592 0.2393 0.9112
0.319 100.0 20800 0.2383 0.9116
0.3035 101.0 21008 0.2396 0.9114
0.2899 102.0 21216 0.2410 0.9113
0.3058 103.0 21424 0.2355 0.9124
0.3028 104.0 21632 0.2373 0.9121
0.3021 105.0 21840 0.2386 0.9116
0.3012 106.0 22048 0.2379 0.9124
0.2955 107.0 22256 0.2356 0.9125
0.2948 108.0 22464 0.2342 0.9128
0.309 109.0 22672 0.2321 0.9134
0.3321 110.0 22880 0.2328 0.9133
0.289 111.0 23088 0.2331 0.9132
0.3103 112.0 23296 0.2343 0.9131
0.3124 113.0 23504 0.2330 0.9136
0.3305 114.0 23712 0.2320 0.9138
0.2994 115.0 23920 0.2323 0.9135
0.3011 116.0 24128 0.2316 0.9136
0.2999 117.0 24336 0.2318 0.9143
0.3082 118.0 24544 0.2322 0.9144
0.2923 119.0 24752 0.2302 0.9142
0.315 120.0 24960 0.2309 0.9142
0.3058 121.0 25168 0.2292 0.9143
0.3044 122.0 25376 0.2270 0.9160
0.2679 123.0 25584 0.2301 0.9146
0.3091 124.0 25792 0.2289 0.9152
0.2926 125.0 26000 0.2273 0.9156
0.2961 126.0 26208 0.2266 0.9156
0.2738 127.0 26416 0.2301 0.9146
0.3074 128.0 26624 0.2277 0.9153
0.303 129.0 26832 0.2271 0.9153
0.3062 130.0 27040 0.2268 0.9154
0.3262 131.0 27248 0.2276 0.9158
0.2775 132.0 27456 0.2287 0.9154
0.2845 133.0 27664 0.2260 0.9157
0.2846 134.0 27872 0.2272 0.9155
0.2878 135.0 28080 0.2224 0.9168
0.2933 136.0 28288 0.2256 0.9159
0.3003 137.0 28496 0.2237 0.9164
0.3087 138.0 28704 0.2256 0.9166
0.3039 139.0 28912 0.2218 0.9174
0.2938 140.0 29120 0.2218 0.9168
0.2836 141.0 29328 0.2237 0.9168
0.2978 142.0 29536 0.2237 0.9169
0.2968 143.0 29744 0.2219 0.9176
0.2889 144.0 29952 0.2219 0.9177
0.2781 145.0 30160 0.2251 0.9163
0.2977 146.0 30368 0.2234 0.9173
0.318 147.0 30576 0.2217 0.9181
0.3054 148.0 30784 0.2222 0.9178
0.2889 149.0 30992 0.2223 0.9176
0.2739 150.0 31200 0.2195 0.9187
0.2746 151.0 31408 0.2223 0.9175
0.3057 152.0 31616 0.2202 0.9182
0.2913 153.0 31824 0.2187 0.9193
0.3006 154.0 32032 0.2186 0.9192
0.3062 155.0 32240 0.2180 0.9190
0.2891 156.0 32448 0.2202 0.9185
0.3066 157.0 32656 0.2190 0.9182
0.2989 158.0 32864 0.2185 0.9191
0.2885 159.0 33072 0.2204 0.9184
0.2936 160.0 33280 0.2173 0.9194
0.2872 161.0 33488 0.2209 0.9179
0.3034 162.0 33696 0.2185 0.9191
0.2966 163.0 33904 0.2188 0.9187
0.3209 164.0 34112 0.2179 0.9191
0.2718 165.0 34320 0.2188 0.9190
0.299 166.0 34528 0.2199 0.9185
0.2725 167.0 34736 0.2180 0.9194
0.3013 168.0 34944 0.2166 0.9198
0.3017 169.0 35152 0.2162 0.9193
0.3002 170.0 35360 0.2186 0.9191
0.2901 171.0 35568 0.2189 0.9184
0.2687 172.0 35776 0.2159 0.9200
0.2929 173.0 35984 0.2165 0.9196
0.2932 174.0 36192 0.2169 0.9195
0.2915 175.0 36400 0.2165 0.9201
0.2853 176.0 36608 0.2166 0.9199
0.287 177.0 36816 0.2162 0.9196
0.2843 178.0 37024 0.2157 0.9193
0.2882 179.0 37232 0.2176 0.9194
0.3024 180.0 37440 0.2150 0.9205
0.2963 181.0 37648 0.2161 0.9194
0.2707 182.0 37856 0.2157 0.9201
0.2589 183.0 38064 0.2147 0.9203
0.2898 184.0 38272 0.2128 0.9205
0.3106 185.0 38480 0.2141 0.9209
0.297 186.0 38688 0.2131 0.9212
0.2949 187.0 38896 0.2158 0.9198
0.28 188.0 39104 0.2124 0.9209
0.2713 189.0 39312 0.2131 0.9203
0.2969 190.0 39520 0.2156 0.9197
0.2944 191.0 39728 0.2140 0.9201
0.2872 192.0 39936 0.2126 0.9209
0.2891 193.0 40144 0.2145 0.9203
0.3068 194.0 40352 0.2116 0.9217
0.2745 195.0 40560 0.2144 0.9206
0.2958 196.0 40768 0.2142 0.9208
0.3056 197.0 40976 0.2122 0.9206
0.3078 198.0 41184 0.2154 0.9199
0.2847 199.0 41392 0.2124 0.9210
0.2914 200.0 41600 0.2145 0.9203
0.2753 201.0 41808 0.2138 0.9203
0.2694 202.0 42016 0.2121 0.9211
0.2918 203.0 42224 0.2113 0.9212
0.2839 204.0 42432 0.2142 0.9200
0.2802 205.0 42640 0.2117 0.9211
0.2809 206.0 42848 0.2127 0.9210
0.302 207.0 43056 0.2121 0.9208
0.278 208.0 43264 0.2122 0.9208
0.2817 209.0 43472 0.2118 0.9212
0.2786 210.0 43680 0.2130 0.9207
0.2766 211.0 43888 0.2140 0.9207
0.2768 212.0 44096 0.2120 0.9215
0.2946 213.0 44304 0.2101 0.9218
0.2882 214.0 44512 0.2106 0.9213
0.2786 215.0 44720 0.2117 0.9213
0.2775 216.0 44928 0.2117 0.9210
0.2904 217.0 45136 0.2097 0.9213
0.2791 218.0 45344 0.2103 0.9216
0.2776 219.0 45552 0.2101 0.9215
0.2786 220.0 45760 0.2092 0.9217
0.2867 221.0 45968 0.2092 0.9219
0.2858 222.0 46176 0.2086 0.9218
0.2833 223.0 46384 0.2096 0.9218
0.2873 224.0 46592 0.2105 0.9216
0.2816 225.0 46800 0.2085 0.9220
0.2639 226.0 47008 0.2101 0.9213
0.2841 227.0 47216 0.2103 0.9214
0.2686 228.0 47424 0.2100 0.9210
0.2766 229.0 47632 0.2092 0.9215
0.2817 230.0 47840 0.2098 0.9214
0.2556 231.0 48048 0.2096 0.9219
0.2806 232.0 48256 0.2090 0.9214
0.2661 233.0 48464 0.2105 0.9216
0.3061 234.0 48672 0.2088 0.9216
0.2879 235.0 48880 0.2087 0.9222
0.2808 236.0 49088 0.2093 0.9218
0.281 237.0 49296 0.2103 0.9216
0.2884 238.0 49504 0.2083 0.9223
0.2664 239.0 49712 0.2090 0.9223
0.2873 240.0 49920 0.2080 0.9229
0.3102 241.0 50128 0.2100 0.9218
0.269 242.0 50336 0.2097 0.9220
0.2735 243.0 50544 0.2084 0.9220
0.2562 244.0 50752 0.2074 0.9221
0.2835 245.0 50960 0.2089 0.9217
0.2906 246.0 51168 0.2086 0.9219
0.2747 247.0 51376 0.2082 0.9221
0.2738 248.0 51584 0.2074 0.9228
0.2888 249.0 51792 0.2080 0.9224
0.2908 250.0 52000 0.2080 0.9222
0.2685 251.0 52208 0.2078 0.9223
0.2771 252.0 52416 0.2089 0.9224
0.2773 253.0 52624 0.2089 0.9225
0.2764 254.0 52832 0.2102 0.9221
0.2686 255.0 53040 0.2075 0.9225
0.2897 256.0 53248 0.2074 0.9223
0.2919 257.0 53456 0.2083 0.9229
0.2787 258.0 53664 0.2067 0.9230
0.2931 259.0 53872 0.2093 0.9227
0.2774 260.0 54080 0.2067 0.9232
0.2822 261.0 54288 0.2077 0.9229
0.2836 262.0 54496 0.2070 0.9230
0.2837 263.0 54704 0.2070 0.9228
0.2791 264.0 54912 0.2084 0.9224
0.2585 265.0 55120 0.2066 0.9232
0.282 266.0 55328 0.2076 0.9227
0.2534 267.0 55536 0.2098 0.9223
0.2724 268.0 55744 0.2079 0.9228
0.2799 269.0 55952 0.2068 0.9233
0.2671 270.0 56160 0.2073 0.9232
0.2793 271.0 56368 0.2054 0.9231
0.2792 272.0 56576 0.2066 0.9233
0.2718 273.0 56784 0.2057 0.9231
0.2777 274.0 56992 0.2062 0.9233
0.2826 275.0 57200 0.2074 0.9230
0.2887 276.0 57408 0.2076 0.9228
0.2751 277.0 57616 0.2053 0.9235
0.2892 278.0 57824 0.2059 0.9232
0.2681 279.0 58032 0.2065 0.9234
0.2845 280.0 58240 0.2062 0.9233
0.2568 281.0 58448 0.2056 0.9237
0.297 282.0 58656 0.2059 0.9235
0.2665 283.0 58864 0.2049 0.9233
0.2694 284.0 59072 0.2073 0.9228
0.2616 285.0 59280 0.2066 0.9234
0.2644 286.0 59488 0.2066 0.9232
0.2733 287.0 59696 0.2061 0.9235
0.2772 288.0 59904 0.2067 0.9230
0.2699 289.0 60112 0.2050 0.9239
0.2778 290.0 60320 0.2046 0.9238
0.2738 291.0 60528 0.2058 0.9235
0.2466 292.0 60736 0.2061 0.9236
0.2711 293.0 60944 0.2046 0.9236
0.2759 294.0 61152 0.2055 0.9234
0.2819 295.0 61360 0.2044 0.9235
0.2572 296.0 61568 0.2057 0.9236
0.2801 297.0 61776 0.2047 0.9235
0.2974 298.0 61984 0.2055 0.9235
0.2688 299.0 62192 0.2060 0.9232
0.2581 300.0 62400 0.2048 0.9237
0.2443 301.0 62608 0.2048 0.9236
0.2646 302.0 62816 0.2065 0.9230
0.277 303.0 63024 0.2050 0.9240
0.2617 304.0 63232 0.2061 0.9239
0.2602 305.0 63440 0.2054 0.9238
0.3001 306.0 63648 0.2055 0.9236
0.2729 307.0 63856 0.2039 0.9240
0.2725 308.0 64064 0.2063 0.9235
0.2785 309.0 64272 0.2063 0.9236
0.2886 310.0 64480 0.2054 0.9238
0.2784 311.0 64688 0.2062 0.9237
0.2771 312.0 64896 0.2040 0.9240
0.2707 313.0 65104 0.2052 0.9238
0.2684 314.0 65312 0.2048 0.9241
0.2789 315.0 65520 0.2041 0.9239
0.2439 316.0 65728 0.2051 0.9241
0.272 317.0 65936 0.2045 0.9242
0.2668 318.0 66144 0.2037 0.9240
0.2657 319.0 66352 0.2042 0.9245
0.2845 320.0 66560 0.2042 0.9244
0.272 321.0 66768 0.2039 0.9241
0.2883 322.0 66976 0.2067 0.9235
0.2751 323.0 67184 0.2048 0.9244
0.311 324.0 67392 0.2037 0.9243
0.2746 325.0 67600 0.2068 0.9237
0.2625 326.0 67808 0.2037 0.9240
0.27 327.0 68016 0.2034 0.9239
0.2549 328.0 68224 0.2044 0.9245
0.2624 329.0 68432 0.2035 0.9245
0.2751 330.0 68640 0.2045 0.9242
0.2672 331.0 68848 0.2032 0.9243
0.277 332.0 69056 0.2038 0.9246
0.2806 333.0 69264 0.2041 0.9243
0.2896 334.0 69472 0.2038 0.9244
0.2967 335.0 69680 0.2039 0.9243
0.2538 336.0 69888 0.2048 0.9238
0.2787 337.0 70096 0.2042 0.9240
0.2687 338.0 70304 0.2031 0.9250
0.2823 339.0 70512 0.2028 0.9247
0.2511 340.0 70720 0.2032 0.9248
0.2753 341.0 70928 0.2036 0.9243
0.2714 342.0 71136 0.2035 0.9242
0.2426 343.0 71344 0.2047 0.9240
0.261 344.0 71552 0.2049 0.9242
0.2765 345.0 71760 0.2040 0.9248
0.292 346.0 71968 0.2041 0.9240
0.2762 347.0 72176 0.2032 0.9245
0.263 348.0 72384 0.2030 0.9247
0.2718 349.0 72592 0.2038 0.9243
0.2721 350.0 72800 0.2043 0.9240
0.2677 351.0 73008 0.2034 0.9247
0.2677 352.0 73216 0.2028 0.9248
0.2617 353.0 73424 0.2038 0.9241
0.29 354.0 73632 0.2039 0.9243
0.2682 355.0 73840 0.2035 0.9245
0.2775 356.0 74048 0.2042 0.9240
0.2515 357.0 74256 0.2030 0.9249
0.2775 358.0 74464 0.2029 0.9248
0.2699 359.0 74672 0.2033 0.9242
0.2719 360.0 74880 0.2025 0.9242
0.2631 361.0 75088 0.2028 0.9244
0.2694 362.0 75296 0.2029 0.9242
0.2643 363.0 75504 0.2043 0.9239
0.2737 364.0 75712 0.2042 0.9243
0.261 365.0 75920 0.2033 0.9245
0.2564 366.0 76128 0.2031 0.9243
0.2931 367.0 76336 0.2032 0.9242
0.2688 368.0 76544 0.2035 0.9246
0.249 369.0 76752 0.2042 0.9238
0.2859 370.0 76960 0.2026 0.9245
0.2632 371.0 77168 0.2028 0.9243
0.2572 372.0 77376 0.2031 0.9246
0.2604 373.0 77584 0.2026 0.9243
0.2643 374.0 77792 0.2036 0.9246
0.2668 375.0 78000 0.2037 0.9249
0.2739 376.0 78208 0.2028 0.9242
0.272 377.0 78416 0.2039 0.9238
0.2757 378.0 78624 0.2032 0.9242
0.251 379.0 78832 0.2033 0.9250
0.26 380.0 79040 0.2035 0.9245
0.2734 381.0 79248 0.2035 0.9241
0.2742 382.0 79456 0.2026 0.9247
0.2552 383.0 79664 0.2034 0.9242
0.2709 384.0 79872 0.2028 0.9244
0.28 385.0 80080 0.2029 0.9244
0.2587 386.0 80288 0.2037 0.9243
0.2706 387.0 80496 0.2032 0.9246
0.2774 388.0 80704 0.2036 0.9239
0.2755 389.0 80912 0.2025 0.9244
0.2586 390.0 81120 0.2034 0.9241
0.2715 391.0 81328 0.2024 0.9246
0.2844 392.0 81536 0.2030 0.9241
0.2626 393.0 81744 0.2035 0.9243
0.2567 394.0 81952 0.2027 0.9247
0.2789 395.0 82160 0.2024 0.9242
0.2695 396.0 82368 0.2019 0.9247
0.2829 397.0 82576 0.2016 0.9247
0.2784 398.0 82784 0.2025 0.9243
0.2765 399.0 82992 0.2033 0.9243
0.2673 400.0 83200 0.2024 0.9248
0.275 401.0 83408 0.2041 0.9240
0.2499 402.0 83616 0.2028 0.9241
0.2702 403.0 83824 0.2028 0.9246
0.285 404.0 84032 0.2028 0.9243
0.2615 405.0 84240 0.2038 0.9244
0.2849 406.0 84448 0.2021 0.9247
0.2414 407.0 84656 0.2023 0.9245
0.2777 408.0 84864 0.2020 0.9247
0.2601 409.0 85072 0.2024 0.9242
0.2873 410.0 85280 0.2026 0.9243
0.2616 411.0 85488 0.2032 0.9246
0.2794 412.0 85696 0.2024 0.9243
0.2596 413.0 85904 0.2026 0.9246
0.2585 414.0 86112 0.2027 0.9245
0.2588 415.0 86320 0.2029 0.9245
0.2685 416.0 86528 0.2025 0.9243
0.2923 417.0 86736 0.2026 0.9245
0.2641 418.0 86944 0.2030 0.9246
0.2821 419.0 87152 0.2021 0.9249
0.2674 420.0 87360 0.2021 0.9250
0.2745 421.0 87568 0.2023 0.9247
0.2703 422.0 87776 0.2022 0.9248
0.2653 423.0 87984 0.2032 0.9248
0.2763 424.0 88192 0.2022 0.9245
0.2572 425.0 88400 0.2019 0.9247
0.2577 426.0 88608 0.2028 0.9245
0.2966 427.0 88816 0.2023 0.9246
0.2667 428.0 89024 0.2025 0.9249
0.2388 429.0 89232 0.2028 0.9247
0.2856 430.0 89440 0.2019 0.9247
0.2842 431.0 89648 0.2020 0.9248
0.2806 432.0 89856 0.2025 0.9248
0.2627 433.0 90064 0.2027 0.9245
0.2582 434.0 90272 0.2025 0.9247
0.2594 435.0 90480 0.2032 0.9243
0.2557 436.0 90688 0.2029 0.9244
0.266 437.0 90896 0.2026 0.9245
0.2718 438.0 91104 0.2030 0.9242
0.2577 439.0 91312 0.2024 0.9246
0.2996 440.0 91520 0.2016 0.9250
0.2613 441.0 91728 0.2021 0.9247
0.2669 442.0 91936 0.2022 0.9246
0.2695 443.0 92144 0.2023 0.9246
0.267 444.0 92352 0.2017 0.9247
0.2704 445.0 92560 0.2020 0.9246
0.2529 446.0 92768 0.2018 0.9248
0.2743 447.0 92976 0.2014 0.9248
0.2664 448.0 93184 0.2025 0.9246
0.272 449.0 93392 0.2015 0.9248
0.2761 450.0 93600 0.2019 0.9248
0.2751 451.0 93808 0.2019 0.9247
0.2698 452.0 94016 0.2024 0.9246
0.2678 453.0 94224 0.2018 0.9249
0.2691 454.0 94432 0.2018 0.9250
0.2635 455.0 94640 0.2022 0.9248
0.2711 456.0 94848 0.2024 0.9247
0.2767 457.0 95056 0.2025 0.9248
0.2781 458.0 95264 0.2023 0.9247
0.2756 459.0 95472 0.2018 0.9249
0.2948 460.0 95680 0.2023 0.9248
0.267 461.0 95888 0.2017 0.9250
0.2626 462.0 96096 0.2018 0.9249
0.2559 463.0 96304 0.2022 0.9245
0.275 464.0 96512 0.2023 0.9248
0.2326 465.0 96720 0.2019 0.9248
0.2492 466.0 96928 0.2015 0.9248
0.2686 467.0 97136 0.2017 0.9248
0.2778 468.0 97344 0.2021 0.9245
0.2946 469.0 97552 0.2021 0.9248
0.2567 470.0 97760 0.2021 0.9247
0.2505 471.0 97968 0.2021 0.9248
0.2659 472.0 98176 0.2020 0.9247
0.2659 473.0 98384 0.2018 0.9248
0.2766 474.0 98592 0.2022 0.9247
0.2687 475.0 98800 0.2020 0.9248
0.2568 476.0 99008 0.2020 0.9247
0.2644 477.0 99216 0.2024 0.9246
0.2657 478.0 99424 0.2018 0.9248
0.263 479.0 99632 0.2020 0.9247
0.2499 480.0 99840 0.2019 0.9248
0.2963 481.0 100048 0.2019 0.9249
0.2778 482.0 100256 0.2019 0.9248
0.2593 483.0 100464 0.2021 0.9247
0.2644 484.0 100672 0.2022 0.9247
0.2849 485.0 100880 0.2020 0.9248
0.2727 486.0 101088 0.2019 0.9248
0.2668 487.0 101296 0.2020 0.9247
0.2624 488.0 101504 0.2018 0.9249
0.2445 489.0 101712 0.2020 0.9248
0.2541 490.0 101920 0.2018 0.9250
0.2646 491.0 102128 0.2019 0.9248
0.2658 492.0 102336 0.2019 0.9248
0.2677 493.0 102544 0.2020 0.9248
0.2505 494.0 102752 0.2020 0.9248
0.2593 495.0 102960 0.2019 0.9248
0.2411 496.0 103168 0.2019 0.9248
0.2682 497.0 103376 0.2019 0.9248
0.2693 498.0 103584 0.2019 0.9248
0.2568 499.0 103792 0.2019 0.9248
0.2589 500.0 104000 0.2019 0.9248

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.19.1
Downloads last month
5
Safetensors
Model size
21.7M params
Tensor type
F32
·
Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for Melo1512/vit-msn-small-wbc-classifier-lowlr-500

Finetuned
(26)
this model

Evaluation results