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# vit-base-tour-augmentation-v5

This model is a fine-tuned version of [google/vit-base-patch16-224-in21k](https://huggingface.co/google/vit-base-patch16-224-in21k) on the beans dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 2.4590
- Acc: {'accuracy': 0.42896389324960754}
- F1: {'f1': 0.4271599947085357}

## 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: 4e-05
- train_batch_size: 32
- eval_batch_size: 8
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 8
- mixed_precision_training: Native AMP

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step  | Validation Loss | Acc                               | F1                          |
|:-------------:|:-----:|:-----:|:---------------:|:---------------------------------:|:---------------------------:|
| 1.634         | 0.77  | 1000  | 2.4590          | {'accuracy': 0.42896389324960754} | {'f1': 0.4271599947085357}  |
| 0.8261        | 1.53  | 2000  | 2.4812          | {'accuracy': 0.4703689167974882}  | {'f1': 0.4487847422578378}  |
| 0.3823        | 2.3   | 3000  | 2.6315          | {'accuracy': 0.46683673469387754} | {'f1': 0.45668802662482005} |
| 0.1652        | 3.07  | 4000  | 2.8592          | {'accuracy': 0.46703296703296704} | {'f1': 0.4525782242029193}  |
| 0.0713        | 3.83  | 5000  | 3.0906          | {'accuracy': 0.4430926216640502}  | {'f1': 0.45342569349779865} |
| 0.0354        | 4.6   | 6000  | 3.2511          | {'accuracy': 0.45506279434850866} | {'f1': 0.44957410984221347} |
| 0.0214        | 5.36  | 7000  | 3.3369          | {'accuracy': 0.47370486656200944} | {'f1': 0.4603765751991713}  |
| 0.0129        | 6.13  | 8000  | 3.4611          | {'accuracy': 0.4619309262166405}  | {'f1': 0.4624748087985776}  |
| 0.0079        | 6.9   | 9000  | 3.5376          | {'accuracy': 0.46251962323390894} | {'f1': 0.4584329789658534}  |
| 0.0058        | 7.66  | 10000 | 3.5842          | {'accuracy': 0.4705651491365777}  | {'f1': 0.46144792853832145} |


### Framework versions

- Transformers 4.22.2
- Pytorch 1.12.1+cu113
- Datasets 2.5.2
- Tokenizers 0.12.1

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