
<!-- 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_second_vote_full_pic_25

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: 1.8562
- F1 Macro: 0.1224
- F1 Micro: 0.2273
- F1 Weighted: 0.1585
- Precision Macro: 0.1354
- Precision Micro: 0.2273
- Precision Weighted: 0.1677
- Recall Macro: 0.1689
- Recall Micro: 0.2273
- Recall Weighted: 0.2273
- Accuracy: 0.2273

## 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 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:--------:|:-----------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:------------:|:------------:|:---------------:|:--------:|
| 1.8549        | 1.0   | 58   | 1.8882          | 0.0921   | 0.1818   | 0.1204      | 0.0853          | 0.1818          | 0.1146             | 0.1396       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.7658        | 2.0   | 116  | 1.9512          | 0.0767   | 0.1818   | 0.0967      | 0.0520          | 0.1818          | 0.0664             | 0.1495       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.8358        | 3.0   | 174  | 1.9288          | 0.0518   | 0.2197   | 0.0796      | 0.0316          | 0.2197          | 0.0486             | 0.1429       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.838         | 4.0   | 232  | 1.8900          | 0.0913   | 0.1818   | 0.1280      | 0.0727          | 0.1818          | 0.1001             | 0.1271       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.7559        | 5.0   | 290  | 1.9283          | 0.0850   | 0.1212   | 0.0951      | 0.1143          | 0.1212          | 0.1319             | 0.1191       | 0.1212       | 0.1212          | 0.1212   |
| 1.8566        | 6.0   | 348  | 1.9484          | 0.0706   | 0.2045   | 0.0945      | 0.0620          | 0.2045          | 0.0752             | 0.1400       | 0.2045       | 0.2045          | 0.2045   |
| 2.2934        | 7.0   | 406  | 1.9065          | 0.1343   | 0.2045   | 0.1672      | 0.1147          | 0.2045          | 0.1420             | 0.1633       | 0.2045       | 0.2045          | 0.2045   |
| 1.7536        | 8.0   | 464  | 1.9479          | 0.1478   | 0.2197   | 0.1850      | 0.1421          | 0.2197          | 0.1848             | 0.1805       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.8144        | 9.0   | 522  | 2.0296          | 0.1669   | 0.2121   | 0.2033      | 0.1791          | 0.2121          | 0.2094             | 0.1677       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 1.8444        | 10.0  | 580  | 2.0174          | 0.1767   | 0.2121   | 0.2074      | 0.1983          | 0.2121          | 0.2457             | 0.1882       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 1.5718        | 11.0  | 638  | 2.0928          | 0.1532   | 0.2197   | 0.1994      | 0.1432          | 0.2197          | 0.1846             | 0.1674       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.3007        | 12.0  | 696  | 2.3367          | 0.1347   | 0.2273   | 0.1843      | 0.1228          | 0.2273          | 0.1637             | 0.1619       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 1.6815        | 13.0  | 754  | 2.3941          | 0.1582   | 0.25     | 0.1983      | 0.1550          | 0.25            | 0.1865             | 0.1920       | 0.25         | 0.25            | 0.25     |
| 0.7993        | 14.0  | 812  | 2.4611          | 0.1382   | 0.1818   | 0.1763      | 0.1368          | 0.1818          | 0.1758             | 0.1447       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.0532        | 15.0  | 870  | 2.6119          | 0.1591   | 0.2121   | 0.2028      | 0.1857          | 0.2121          | 0.2359             | 0.1652       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.676         | 16.0  | 928  | 2.6952          | 0.1942   | 0.2424   | 0.2419      | 0.1998          | 0.2424          | 0.2520             | 0.1986       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |
| 0.5739        | 17.0  | 986  | 2.9870          | 0.1704   | 0.2197   | 0.1996      | 0.1794          | 0.2197          | 0.2173             | 0.1894       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.3949        | 18.0  | 1044 | 2.9761          | 0.1543   | 0.2197   | 0.2029      | 0.1522          | 0.2197          | 0.2002             | 0.1658       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.4349        | 19.0  | 1102 | 3.2431          | 0.1300   | 0.1591   | 0.1608      | 0.1364          | 0.1591          | 0.1727             | 0.1333       | 0.1591       | 0.1591          | 0.1591   |
| 0.2835        | 20.0  | 1160 | 3.0830          | 0.1741   | 0.2121   | 0.2163      | 0.1864          | 0.2121          | 0.2394             | 0.1769       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.0613        | 21.0  | 1218 | 3.3210          | 0.1730   | 0.2348   | 0.2231      | 0.1745          | 0.2348          | 0.2228             | 0.1794       | 0.2348       | 0.2348          | 0.2348   |
| 0.331         | 22.0  | 1276 | 3.4701          | 0.1809   | 0.2197   | 0.2204      | 0.1805          | 0.2197          | 0.2219             | 0.1821       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.0503        | 23.0  | 1334 | 3.5875          | 0.1869   | 0.2424   | 0.2379      | 0.1892          | 0.2424          | 0.2406             | 0.1896       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |
| 0.4794        | 24.0  | 1392 | 3.6579          | 0.1739   | 0.2197   | 0.2200      | 0.1790          | 0.2197          | 0.2291             | 0.1753       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.2527        | 25.0  | 1450 | 3.7844          | 0.1786   | 0.2121   | 0.2154      | 0.1819          | 0.2121          | 0.2244             | 0.1796       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.1714        | 26.0  | 1508 | 3.9514          | 0.1805   | 0.2121   | 0.2206      | 0.1908          | 0.2121          | 0.2407             | 0.1793       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.0291        | 27.0  | 1566 | 3.9734          | 0.1864   | 0.2197   | 0.2268      | 0.1929          | 0.2197          | 0.2392             | 0.1842       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.2084        | 28.0  | 1624 | 4.0018          | 0.1767   | 0.2197   | 0.2223      | 0.1813          | 0.2197          | 0.2307             | 0.1762       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.0191        | 29.0  | 1682 | 4.0030          | 0.2000   | 0.2424   | 0.2448      | 0.2038          | 0.2424          | 0.2526             | 0.2004       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |
| 0.0414        | 30.0  | 1740 | 4.0048          | 0.2004   | 0.2424   | 0.2450      | 0.2047          | 0.2424          | 0.2526             | 0.2000       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |


### 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