
<!-- 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_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: 1.8291
- F1 Macro: 0.0852
- F1 Micro: 0.2576
- F1 Weighted: 0.1329
- Precision Macro: 0.0700
- Precision Micro: 0.2576
- Precision Weighted: 0.1080
- Recall Macro: 0.1633
- Recall Micro: 0.2576
- Recall Weighted: 0.2576
- Accuracy: 0.2576

## 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 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:--------:|:-----------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:------------:|:------------:|:---------------:|:--------:|
| 1.8826        | 1.0   | 58   | 1.8802          | 0.1022   | 0.1818   | 0.1321      | 0.0986          | 0.1818          | 0.1212             | 0.1360       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.8382        | 2.0   | 116  | 2.0223          | 0.0738   | 0.1515   | 0.0863      | 0.0660          | 0.1515          | 0.0799             | 0.1467       | 0.1515       | 0.1515          | 0.1515   |
| 1.8296        | 3.0   | 174  | 1.8755          | 0.0841   | 0.2273   | 0.1108      | 0.0646          | 0.2273          | 0.0809             | 0.1598       | 0.2273       | 0.2273          | 0.2273   |
| 1.7755        | 4.0   | 232  | 1.8591          | 0.0794   | 0.2197   | 0.1135      | 0.0792          | 0.2197          | 0.1056             | 0.1467       | 0.2197       | 0.2197          | 0.2197   |
| 1.8011        | 5.0   | 290  | 1.9143          | 0.1504   | 0.1818   | 0.1636      | 0.1863          | 0.1818          | 0.2045             | 0.1744       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.921         | 6.0   | 348  | 1.9060          | 0.0595   | 0.1818   | 0.0832      | 0.0416          | 0.1818          | 0.0563             | 0.1242       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.9152        | 7.0   | 406  | 1.8987          | 0.1780   | 0.2348   | 0.2040      | 0.1785          | 0.2348          | 0.2065             | 0.2078       | 0.2348       | 0.2348          | 0.2348   |
| 1.7616        | 8.0   | 464  | 1.9606          | 0.1223   | 0.1970   | 0.1511      | 0.1341          | 0.1970          | 0.1662             | 0.1699       | 0.1970       | 0.1970          | 0.1970   |
| 1.8596        | 9.0   | 522  | 2.0854          | 0.1110   | 0.1818   | 0.1461      | 0.1146          | 0.1818          | 0.1422             | 0.1331       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 1.9122        | 10.0  | 580  | 1.9908          | 0.1603   | 0.2121   | 0.1830      | 0.1931          | 0.2121          | 0.2296             | 0.1841       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 1.6702        | 11.0  | 638  | 2.0234          | 0.1220   | 0.1742   | 0.1508      | 0.1251          | 0.1742          | 0.1473             | 0.1360       | 0.1742       | 0.1742          | 0.1742   |
| 1.1316        | 12.0  | 696  | 2.2998          | 0.1124   | 0.2121   | 0.1523      | 0.1126          | 0.2121          | 0.1479             | 0.1492       | 0.2121       | 0.2121          | 0.2121   |
| 1.3513        | 13.0  | 754  | 2.2459          | 0.1855   | 0.2803   | 0.2326      | 0.2088          | 0.2803          | 0.2422             | 0.2144       | 0.2803       | 0.2803          | 0.2803   |
| 0.6987        | 14.0  | 812  | 2.3719          | 0.1576   | 0.2045   | 0.1913      | 0.1537          | 0.2045          | 0.1849             | 0.1668       | 0.2045       | 0.2045          | 0.2045   |
| 1.3304        | 15.0  | 870  | 2.9644          | 0.1378   | 0.1591   | 0.1728      | 0.1675          | 0.1591          | 0.2196             | 0.1337       | 0.1591       | 0.1591          | 0.1591   |
| 0.6744        | 16.0  | 928  | 2.9702          | 0.1575   | 0.1894   | 0.1838      | 0.1582          | 0.1894          | 0.1908             | 0.1688       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 0.6061        | 17.0  | 986  | 3.0238          | 0.1174   | 0.1894   | 0.1617      | 0.1122          | 0.1894          | 0.1537             | 0.1360       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 1.0875        | 18.0  | 1044 | 3.1215          | 0.1095   | 0.1667   | 0.1468      | 0.1067          | 0.1667          | 0.1401             | 0.1216       | 0.1667       | 0.1667          | 0.1667   |
| 0.2082        | 19.0  | 1102 | 3.4389          | 0.1217   | 0.1667   | 0.1589      | 0.1198          | 0.1667          | 0.1549             | 0.1271       | 0.1667       | 0.1667          | 0.1667   |
| 0.4382        | 20.0  | 1160 | 3.6764          | 0.1607   | 0.1970   | 0.2010      | 0.1736          | 0.1970          | 0.2200             | 0.1607       | 0.1970       | 0.1970          | 0.1970   |
| 0.0939        | 21.0  | 1218 | 3.8913          | 0.1524   | 0.1894   | 0.1829      | 0.1524          | 0.1894          | 0.1856             | 0.1603       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 0.1365        | 22.0  | 1276 | 4.0012          | 0.1509   | 0.1894   | 0.1828      | 0.1545          | 0.1894          | 0.1878             | 0.1571       | 0.1894       | 0.1894          | 0.1894   |
| 0.4348        | 23.0  | 1334 | 4.1969          | 0.1558   | 0.1818   | 0.1880      | 0.1638          | 0.1818          | 0.2027             | 0.1548       | 0.1818       | 0.1818          | 0.1818   |
| 0.4376        | 24.0  | 1392 | 4.3269          | 0.1256   | 0.1591   | 0.1580      | 0.1256          | 0.1591          | 0.1588             | 0.1270       | 0.1591       | 0.1591          | 0.1591   |
| 0.1977        | 25.0  | 1450 | 4.2918          | 0.1182   | 0.1439   | 0.1433      | 0.1202          | 0.1439          | 0.1473             | 0.1207       | 0.1439       | 0.1439          | 0.1439   |
| 0.1903        | 26.0  | 1508 | 4.4985          | 0.1132   | 0.1439   | 0.1412      | 0.1132          | 0.1439          | 0.1438             | 0.1172       | 0.1439       | 0.1439          | 0.1439   |
| 0.0205        | 27.0  | 1566 | 4.5622          | 0.1232   | 0.1515   | 0.1500      | 0.1250          | 0.1515          | 0.1525             | 0.1248       | 0.1515       | 0.1515          | 0.1515   |
| 0.2659        | 28.0  | 1624 | 4.5656          | 0.1106   | 0.1439   | 0.1396      | 0.1077          | 0.1439          | 0.1358             | 0.1139       | 0.1439       | 0.1439          | 0.1439   |
| 0.0062        | 29.0  | 1682 | 4.6734          | 0.1174   | 0.1515   | 0.1460      | 0.1133          | 0.1515          | 0.1412             | 0.1223       | 0.1515       | 0.1515          | 0.1515   |
| 0.224         | 30.0  | 1740 | 4.6959          | 0.1164   | 0.1515   | 0.1454      | 0.1115          | 0.1515          | 0.1402             | 0.1223       | 0.1515       | 0.1515          | 0.1515   |


### 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