
<!-- 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

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: 1.8346
- F1 Macro: 0.1851
- F1 Micro: 0.3182
- F1 Weighted: 0.2345
- Precision Macro: 0.1760
- Precision Micro: 0.3182
- Precision Weighted: 0.2208
- Recall Macro: 0.2432
- Recall Micro: 0.3182
- Recall Weighted: 0.3182
- Accuracy: 0.3182

## 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 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:--------:|:-----------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:------------:|:------------:|:---------------:|:--------:|
| 1.9467        | 1.0   | 58   | 1.8976          | 0.0492   | 0.1439   | 0.0606      | 0.0509          | 0.1439          | 0.0569             | 0.1108       | 0.1439       | 0.1439          | 0.1439   |
| 2.0139        | 2.0   | 116  | 2.0406          | 0.0794   | 0.1894   | 0.0861      | 0.0546          | 0.1894          | 0.0593             | 0.1762       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 1.9091        | 3.0   | 174  | 1.8605          | 0.1264   | 0.25     | 0.1652      | 0.1148          | 0.25            | 0.1468             | 0.1847       | 0.25         | 0.25            | 0.25     |
| 1.7652        | 4.0   | 232  | 1.8629          | 0.0886   | 0.2348   | 0.1154      | 0.0844          | 0.2348          | 0.1043             | 0.1701       | 0.2348       | 0.2348          | 0.2348   |
| 1.841         | 5.0   | 290  | 1.8822          | 0.1340   | 0.1970   | 0.1697      | 0.1327          | 0.1970          | 0.1698             | 0.1569       | 0.1970       | 0.1970          | 0.1970   |
| 1.8134        | 6.0   | 348  | 1.8746          | 0.1157   | 0.2197   | 0.1513      | 0.0930          | 0.2197          | 0.1211             | 0.1672       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.9708        | 7.0   | 406  | 1.9749          | 0.1497   | 0.2197   | 0.1805      | 0.2764          | 0.2197          | 0.3067             | 0.1825       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.7448        | 8.0   | 464  | 1.9512          | 0.1740   | 0.2424   | 0.2025      | 0.1928          | 0.2424          | 0.2300             | 0.2042       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |
| 1.7039        | 9.0   | 522  | 1.9580          | 0.1514   | 0.2121   | 0.1770      | 0.1520          | 0.2121          | 0.1761             | 0.1786       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 1.5542        | 10.0  | 580  | 2.2252          | 0.1736   | 0.2197   | 0.2007      | 0.1875          | 0.2197          | 0.2203             | 0.1986       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.4417        | 11.0  | 638  | 2.1616          | 0.2483   | 0.2955   | 0.2879      | 0.2504          | 0.2955          | 0.2902             | 0.2555       | 0.2955       | 0.2955          | 0.2955   |
| 0.9508        | 12.0  | 696  | 2.3267          | 0.2034   | 0.2348   | 0.2246      | 0.2047          | 0.2348          | 0.2280             | 0.2150       | 0.2348       | 0.2348          | 0.2348   |
| 1.169         | 13.0  | 754  | 2.6085          | 0.1204   | 0.1515   | 0.1285      | 0.1492          | 0.1515          | 0.1657             | 0.1474       | 0.1515       | 0.1515          | 0.1515   |
| 0.7098        | 14.0  | 812  | 2.4232          | 0.2598   | 0.2727   | 0.2634      | 0.3326          | 0.2727          | 0.3027             | 0.2485       | 0.2727       | 0.2727          | 0.2727   |
| 0.9771        | 15.0  | 870  | 2.8032          | 0.1870   | 0.2121   | 0.2126      | 0.1962          | 0.2121          | 0.2269             | 0.1891       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.9971        | 16.0  | 928  | 2.9563          | 0.1644   | 0.2197   | 0.1996      | 0.1659          | 0.2197          | 0.1975             | 0.1780       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.3475        | 17.0  | 986  | 3.2126          | 0.1811   | 0.1894   | 0.1821      | 0.1894          | 0.1894          | 0.1906             | 0.1887       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 0.5477        | 18.0  | 1044 | 3.4777          | 0.2024   | 0.2045   | 0.2103      | 0.2774          | 0.2045          | 0.2715             | 0.1933       | 0.2045       | 0.2045          | 0.2045   |
| 0.3557        | 19.0  | 1102 | 3.4563          | 0.2104   | 0.2424   | 0.2279      | 0.2264          | 0.2424          | 0.2417             | 0.2212       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |
| 0.1263        | 20.0  | 1160 | 3.4877          | 0.1997   | 0.2197   | 0.2172      | 0.2041          | 0.2197          | 0.2225             | 0.2037       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.103         | 21.0  | 1218 | 3.7280          | 0.1908   | 0.2045   | 0.2011      | 0.2249          | 0.2045          | 0.2354             | 0.1978       | 0.2045       | 0.2045          | 0.2045   |
| 0.1128        | 22.0  | 1276 | 4.0516          | 0.1865   | 0.2197   | 0.2075      | 0.1924          | 0.2197          | 0.2103             | 0.1936       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.0164        | 23.0  | 1334 | 4.1125          | 0.2020   | 0.2197   | 0.2203      | 0.2047          | 0.2197          | 0.2234             | 0.2016       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.0668        | 24.0  | 1392 | 4.1906          | 0.1919   | 0.2121   | 0.2070      | 0.1952          | 0.2121          | 0.2098             | 0.1960       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 0.3535        | 25.0  | 1450 | 4.2915          | 0.1868   | 0.2197   | 0.2092      | 0.1875          | 0.2197          | 0.2078             | 0.1945       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 0.0093        | 26.0  | 1508 | 4.2088          | 0.2287   | 0.2424   | 0.2372      | 0.2337          | 0.2424          | 0.2378             | 0.2293       | 0.2424       | 0.2424          | 0.2424   |
| 0.0277        | 27.0  | 1566 | 4.2956          | 0.2216   | 0.25     | 0.2480      | 0.2238          | 0.25            | 0.2483             | 0.2217       | 0.25         | 0.25            | 0.25     |
| 0.0922        | 28.0  | 1624 | 4.3624          | 0.1949   | 0.2273   | 0.2167      | 0.1910          | 0.2273          | 0.2106             | 0.2025       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 0.2617        | 29.0  | 1682 | 4.4012          | 0.1979   | 0.2348   | 0.2227      | 0.1930          | 0.2348          | 0.2157             | 0.2071       | 0.2348       | 0.2348          | 0.2348   |
| 0.0108        | 30.0  | 1740 | 4.4032          | 0.2052   | 0.2424   | 0.2315      | 0.2016          | 0.2424          | 0.2249             | 0.2124       | 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