
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# square_run_square_run_first_vote_full_pic_25_age_gender_double_check

This model is a fine-tuned version of [google/vit-base-patch16-224](https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224) on an unknown dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.8779
- F1 Macro: 0.1462
- F1 Micro: 0.2727
- F1 Weighted: 0.1862
- Precision Macro: 0.1210
- Precision Micro: 0.2727
- Precision Weighted: 0.1558
- Recall Macro: 0.2214
- Recall Micro: 0.2727
- Recall Weighted: 0.2727
- Accuracy: 0.2727

## 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
- optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_BNB 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 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:--------:|:-----------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:------------:|:------------:|:---------------:|:--------:|
| 1.9984        | 1.0   | 58   | 1.9048          | 0.0813   | 0.2121   | 0.1005      | 0.1353          | 0.2121          | 0.1566             | 0.1633       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 1.9544        | 2.0   | 116  | 1.9687          | 0.0786   | 0.1818   | 0.0854      | 0.0563          | 0.1818          | 0.0614             | 0.1690       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.9357        | 3.0   | 174  | 1.8873          | 0.1234   | 0.2197   | 0.1573      | 0.0993          | 0.2197          | 0.1272             | 0.1735       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.8482        | 4.0   | 232  | 1.8944          | 0.1334   | 0.2348   | 0.1712      | 0.1448          | 0.2348          | 0.1770             | 0.1753       | 0.2348       | 0.2348          | 0.2348   |
| 1.8804        | 5.0   | 290  | 1.9047          | 0.1417   | 0.2273   | 0.1739      | 0.1270          | 0.2273          | 0.1589             | 0.1901       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 1.772         | 6.0   | 348  | 1.9212          | 0.0984   | 0.1591   | 0.1172      | 0.0860          | 0.1591          | 0.1038             | 0.1339       | 0.1591       | 0.1591          | 0.1591   |
| 2.0324        | 7.0   | 406  | 2.0659          | 0.1718   | 0.1894   | 0.1870      | 0.2037          | 0.1894          | 0.2178             | 0.1737       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 1.5526        | 8.0   | 464  | 1.9661          | 0.1335   | 0.2197   | 0.1600      | 0.1270          | 0.2197          | 0.1564             | 0.1822       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.8192        | 9.0   | 522  | 2.0842          | 0.1261   | 0.2121   | 0.1558      | 0.1107          | 0.2121          | 0.1363             | 0.1703       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 1.6192        | 10.0  | 580  | 2.1918          | 0.1604   | 0.2197   | 0.1925      | 0.2040          | 0.2197          | 0.2344             | 0.1870       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.4988        | 11.0  | 638  | 2.2040          | 0.1677   | 0.2197   | 0.2019      | 0.1822          | 0.2197          | 0.2118             | 0.1799       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.8077        | 12.0  | 696  | 2.2833          | 0.1875   | 0.2197   | 0.2155      | 0.1876          | 0.2197          | 0.2164             | 0.1925       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.8889        | 13.0  | 754  | 2.5556          | 0.1482   | 0.1818   | 0.1681      | 0.2320          | 0.1818          | 0.2746             | 0.1676       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.1727        | 14.0  | 812  | 2.4706          | 0.1735   | 0.1970   | 0.1885      | 0.1760          | 0.1970          | 0.1911             | 0.1802       | 0.1970       | 0.1970          | 0.1970   |
| 1.2074        | 15.0  | 870  | 2.5722          | 0.1823   | 0.2273   | 0.2159      | 0.1953          | 0.2273          | 0.2250             | 0.1899       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 0.6141        | 16.0  | 928  | 2.7573          | 0.1482   | 0.2045   | 0.1815      | 0.1513          | 0.2045          | 0.1792             | 0.1626       | 0.2045       | 0.2045          | 0.2045   |
| 0.1625        | 17.0  | 986  | 2.9300          | 0.1506   | 0.1970   | 0.1782      | 0.1535          | 0.1970          | 0.1767             | 0.1620       | 0.1970       | 0.1970          | 0.1970   |
| 0.274         | 18.0  | 1044 | 2.9748          | 0.1920   | 0.2273   | 0.2269      | 0.2315          | 0.2273          | 0.2633             | 0.1905       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 0.276         | 19.0  | 1102 | 3.2485          | 0.1822   | 0.2424   | 0.2117      | 0.2296          | 0.2424          | 0.2520             | 0.2041       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |
| 0.0902        | 20.0  | 1160 | 3.3161          | 0.2049   | 0.2121   | 0.2057      | 0.2054          | 0.2121          | 0.2120             | 0.2200       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.0152        | 21.0  | 1218 | 3.6108          | 0.1833   | 0.1894   | 0.1926      | 0.1912          | 0.1894          | 0.2011             | 0.1805       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 0.184         | 22.0  | 1276 | 3.7744          | 0.2043   | 0.2348   | 0.2199      | 0.2286          | 0.2348          | 0.2407             | 0.2130       | 0.2348       | 0.2348          | 0.2348   |
| 0.0195        | 23.0  | 1334 | 3.9045          | 0.1368   | 0.1818   | 0.1671      | 0.1293          | 0.1818          | 0.1571             | 0.1482       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 0.0565        | 24.0  | 1392 | 3.8040          | 0.1602   | 0.1894   | 0.1868      | 0.1592          | 0.1894          | 0.1853             | 0.1622       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 0.2566        | 25.0  | 1450 | 3.9869          | 0.1929   | 0.2121   | 0.2008      | 0.1900          | 0.2121          | 0.1953             | 0.2009       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.005         | 26.0  | 1508 | 4.0096          | 0.1816   | 0.2273   | 0.2120      | 0.1854          | 0.2273          | 0.2129             | 0.1922       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 0.0156        | 27.0  | 1566 | 4.0930          | 0.1740   | 0.2121   | 0.2021      | 0.1716          | 0.2121          | 0.1987             | 0.1820       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.0062        | 28.0  | 1624 | 4.1002          | 0.2042   | 0.2273   | 0.2190      | 0.2041          | 0.2273          | 0.2169             | 0.2095       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 0.0998        | 29.0  | 1682 | 4.1345          | 0.2011   | 0.2273   | 0.2182      | 0.2031          | 0.2273          | 0.2191             | 0.2079       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 0.0034        | 30.0  | 1740 | 4.1492          | 0.2018   | 0.2273   | 0.2190      | 0.2050          | 0.2273          | 0.2213             | 0.2079       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |


### Framework versions

- Transformers 4.49.0
- Pytorch 2.6.0+cu124
- Datasets 3.3.1
- Tokenizers 0.21.0

- 0 1 2 3 4 5