
<!-- 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. -->

# invitrace-ilivewell-freeze-layer11

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 imagefolder dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 1.3049
- Accuracy: 0.7194

## 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: 2e-05
- train_batch_size: 8
- 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 | Accuracy |
|:-------------:|:------:|:-----:|:---------------:|:--------:|
| 5.0728        | 0.0803 | 200   | 5.0558          | 0.0417   |
| 4.9729        | 0.1605 | 400   | 4.9402          | 0.0865   |
| 4.8315        | 0.2408 | 600   | 4.8201          | 0.1738   |
| 4.6814        | 0.3210 | 800   | 4.6929          | 0.1999   |
| 4.5936        | 0.4013 | 1000  | 4.5779          | 0.2296   |
| 4.5513        | 0.4815 | 1200  | 4.4604          | 0.2645   |
| 4.3161        | 0.5618 | 1400  | 4.3466          | 0.2976   |
| 4.2724        | 0.6421 | 1600  | 4.2445          | 0.3472   |
| 4.1105        | 0.7223 | 1800  | 4.1402          | 0.3530   |
| 4.076         | 0.8026 | 2000  | 4.0522          | 0.3703   |
| 3.9963        | 0.8828 | 2200  | 3.9616          | 0.3803   |
| 3.9235        | 0.9631 | 2400  | 3.8737          | 0.4122   |
| 3.5191        | 1.0433 | 2600  | 3.7816          | 0.4142   |
| 3.6156        | 1.1236 | 2800  | 3.6908          | 0.4345   |
| 3.4338        | 1.2039 | 3000  | 3.6081          | 0.4487   |
| 3.4952        | 1.2841 | 3200  | 3.5293          | 0.4792   |
| 3.369         | 1.3644 | 3400  | 3.4345          | 0.4836   |
| 3.3625        | 1.4446 | 3600  | 3.3572          | 0.5065   |
| 3.3323        | 1.5249 | 3800  | 3.2832          | 0.5160   |
| 3.2143        | 1.6051 | 4000  | 3.2152          | 0.5035   |
| 3.0538        | 1.6854 | 4200  | 3.1389          | 0.5212   |
| 3.0841        | 1.7657 | 4400  | 3.0654          | 0.5418   |
| 2.9804        | 1.8459 | 4600  | 2.9880          | 0.5493   |
| 3.0014        | 1.9262 | 4800  | 2.9356          | 0.5449   |
| 3.0302        | 2.0064 | 5000  | 2.8573          | 0.5585   |
| 2.714         | 2.0867 | 5200  | 2.7933          | 0.5667   |
| 2.6886        | 2.1669 | 5400  | 2.7398          | 0.5649   |
| 2.4439        | 2.2472 | 5600  | 2.6725          | 0.5802   |
| 2.3172        | 2.3274 | 5800  | 2.6106          | 0.5836   |
| 2.3907        | 2.4077 | 6000  | 2.5523          | 0.5896   |
| 2.617         | 2.4880 | 6200  | 2.4995          | 0.5942   |
| 2.1277        | 2.5682 | 6400  | 2.4401          | 0.6041   |
| 2.2384        | 2.6485 | 6600  | 2.3903          | 0.6113   |
| 2.2872        | 2.7287 | 6800  | 2.3348          | 0.6163   |
| 2.1654        | 2.8090 | 7000  | 2.3031          | 0.6083   |
| 2.1407        | 2.8892 | 7200  | 2.2365          | 0.6239   |
| 2.0487        | 2.9695 | 7400  | 2.2016          | 0.6179   |
| 1.9755        | 3.0498 | 7600  | 2.1587          | 0.6281   |
| 1.7432        | 3.1300 | 7800  | 2.1125          | 0.6382   |
| 1.7321        | 3.2103 | 8000  | 2.0822          | 0.6438   |
| 1.4812        | 3.2905 | 8200  | 2.0482          | 0.6390   |
| 1.637         | 3.3708 | 8400  | 1.9964          | 0.6556   |
| 1.538         | 3.4510 | 8600  | 1.9785          | 0.6472   |
| 1.9383        | 3.5313 | 8800  | 1.9220          | 0.6602   |
| 1.5674        | 3.6116 | 9000  | 1.9167          | 0.6558   |
| 1.6303        | 3.6918 | 9200  | 1.8803          | 0.6629   |
| 1.3882        | 3.7721 | 9400  | 1.8531          | 0.6619   |
| 1.5955        | 3.8523 | 9600  | 1.8092          | 0.6739   |
| 1.5168        | 3.9326 | 9800  | 1.7814          | 0.6763   |
| 1.5228        | 4.0128 | 10000 | 1.7617          | 0.6697   |
| 1.3918        | 4.0931 | 10200 | 1.7434          | 0.6771   |
| 1.3898        | 4.1734 | 10400 | 1.6937          | 0.6769   |
| 1.3597        | 4.2536 | 10600 | 1.6928          | 0.6801   |
| 1.3249        | 4.3339 | 10800 | 1.6636          | 0.6807   |
| 1.361         | 4.4141 | 11000 | 1.6585          | 0.6829   |
| 1.2845        | 4.4944 | 11200 | 1.6296          | 0.6887   |
| 1.2342        | 4.5746 | 11400 | 1.6049          | 0.6928   |
| 1.1281        | 4.6549 | 11600 | 1.5856          | 0.6948   |
| 1.2667        | 4.7352 | 11800 | 1.5775          | 0.6905   |
| 1.3742        | 4.8154 | 12000 | 1.5698          | 0.6911   |
| 1.076         | 4.8957 | 12200 | 1.5423          | 0.6942   |
| 1.2422        | 4.9759 | 12400 | 1.5282          | 0.6970   |
| 0.9078        | 5.0562 | 12600 | 1.5109          | 0.6992   |
| 1.0157        | 5.1364 | 12800 | 1.4908          | 0.7010   |
| 1.1909        | 5.2167 | 13000 | 1.4917          | 0.7006   |
| 1.0085        | 5.2970 | 13200 | 1.4804          | 0.6996   |
| 1.0942        | 5.3772 | 13400 | 1.4662          | 0.7024   |
| 0.9015        | 5.4575 | 13600 | 1.4785          | 0.6952   |
| 0.899         | 5.5377 | 13800 | 1.4409          | 0.7076   |
| 1.1695        | 5.6180 | 14000 | 1.4347          | 0.7074   |
| 0.9743        | 5.6982 | 14200 | 1.4381          | 0.7084   |
| 0.9005        | 5.7785 | 14400 | 1.4145          | 0.7086   |
| 1.0092        | 5.8587 | 14600 | 1.4067          | 0.7128   |
| 0.9859        | 5.9390 | 14800 | 1.3790          | 0.7186   |
| 0.8728        | 6.0193 | 15000 | 1.3951          | 0.7138   |
| 0.8551        | 6.0995 | 15200 | 1.3765          | 0.7211   |
| 0.8369        | 6.1798 | 15400 | 1.3751          | 0.7154   |
| 0.8989        | 6.2600 | 15600 | 1.3641          | 0.7168   |
| 0.7289        | 6.3403 | 15800 | 1.3701          | 0.7162   |
| 0.7181        | 6.4205 | 16000 | 1.3661          | 0.7088   |
| 0.7517        | 6.5008 | 16200 | 1.3528          | 0.7136   |
| 1.0271        | 6.5811 | 16400 | 1.3405          | 0.7200   |
| 0.8599        | 6.6613 | 16600 | 1.3296          | 0.7215   |
| 1.0141        | 6.7416 | 16800 | 1.3379          | 0.7190   |
| 0.6966        | 6.8218 | 17000 | 1.3294          | 0.7194   |
| 0.9327        | 6.9021 | 17200 | 1.3241          | 0.7198   |
| 0.8072        | 6.9823 | 17400 | 1.3226          | 0.7196   |
| 0.9195        | 7.0626 | 17600 | 1.3234          | 0.7170   |
| 0.6585        | 7.1429 | 17800 | 1.3171          | 0.7207   |
| 0.9513        | 7.2231 | 18000 | 1.3064          | 0.7190   |
| 0.7139        | 7.3034 | 18200 | 1.3156          | 0.7215   |
| 0.7199        | 7.3836 | 18400 | 1.3098          | 0.7249   |
| 0.7799        | 7.4639 | 18600 | 1.3210          | 0.7166   |
| 0.7034        | 7.5441 | 18800 | 1.3015          | 0.7245   |
| 0.8172        | 7.6244 | 19000 | 1.2978          | 0.7289   |
| 0.6842        | 7.7047 | 19200 | 1.3084          | 0.7184   |
| 0.8592        | 7.7849 | 19400 | 1.2991          | 0.7231   |
| 0.7255        | 7.8652 | 19600 | 1.2929          | 0.7257   |
| 0.8207        | 7.9454 | 19800 | 1.3049          | 0.7194   |


### Framework versions

- Transformers 4.41.2
- Pytorch 2.2.1+cu121
- Datasets 2.19.1
- Tokenizers 0.19.1

กระเพาะปลา กล้วย กะเพรา มะยงชิด มะยม มะละกอสุก มันฝรั่งทอด (เฟรนช์ฟรายส์) ยำ ราดหน้า ลองกอง ลาบน้ำตก ลูกชิ้น ลูกชิ้นปลาลวก กะเพรากุ้ง สลัด สับปะรด สุกี้ สเต๊ก ส้มตำ ส้มเขียวหวาน ส้มโอ หมูกรอบ หมูกระทะ หมูปิ้ง กาแฟ หมูฝอย หมูยอชุบแป้งทอด หมูย่างเกาหลี หมูสะเต๊ะ หมูแผ่น หลน หอยทอด ห่อหมก องุ่น อบหม้อดิน กุนเชียง อะโวคาโด เกาเหลา เกี๊ยวน้ำ เครื่องดื่มอื่นๆ เค้ก เค้กกล้วยหอม เงาะ เฉาก๊วย เต้าส่วน เต้าหู้ กุ้งทอดกระเทียมพริกไทย เต้าฮวยน้ำขิง เป็ดพะโล้ เย็นตาโฟ แกงขี้เหล็ก แกงจืด แกงป่าไก่ แกงส้ม แกงอ่อม แกงเขียวหวาน แกงเทโพ กุ้งอบวุ้นเส้น แกงเผ็ด แกงเลียง แก้วมังกร แคนตาลูป แซนด์วิช แตงโม แตงไทย แหนม แอปเปิ้ล แฮมเบอร์เกอร์ ก๋วยเตี๋ยวคั่วไก่ โจ๊ก โดนัท โยเกิร์ต ไก่ผัดขิง ไก่ย่าง,ไก่ทอด ไก่อบ ไข่ดาว ไข่ตุ๋น ไข่ต้ม ไข่ลวก ก๋วยเตี๋ยวน้ำใส,ต้มยำ,แห้ง ไข่ลูกเขย ไข่เจียว ไส้กรอกอีสาน ไส้อั่ว ไอศกรีม ก๋วยเตี๋ยวผัดไท ก๋วยเตี๋ยวลุยสวน กล้วยคลุกมะพร้าว ก๋วยเตี๋ยวหมูตุ๋น,เนื้อตุ๋น ขนมครก ขนมจีน ขนมจีบ ขนมถ้วย ขนมปังกระเทียม ขนมปังปอนด์ ขนมปังอบกรอบ ขนมปังใส่ไส้ ขาหมู กล้วยฉาบ ข้าวคลุกกะปิ ข้าวต้ม ข้าวต้มมัด ข้าวผัด ข้าวมันไก่ ข้าวสวย ข้าวหน้าเป็ด ข้าวหมูทอด,หมูอบ ข้าวหมูแดง ข้าวเหนียว กล้วยตาก ข้าวเหนียวหมูทอด ข้าวโพดต้ม ครัวซองต์ คอหมูย่าง คะน้าหมูกรอบ คั่วกลิ้ง คุ้กกี้ ชมพู่ ชา ช็อกโกแลตร้อน กล้วยทอด (กล้วยแขก) ซาลาเปา ซุปครีม ซูชิ ตะโก้ ต้มข่าไก่ ต้มจับฉ่าย ต้มจืด ต้มผักกาดดอง ต้มยำ ต้มส้มปลาทู กล้วยบวดชี ต้มแซ่บ ถั่ว ทอดมันปลากราย ทุเรียน นม น้ำผลไม้ น้ำพริก น้ำอัดลม บะหมี่กึ่งสำเร็จรูป บะหมี่น้ำ กวยจั๊บ บัวลอย ปลาทอด ปลาทอดสามรส ปลานึ่ง ปลาย่าง ปลาสลิดทอด ปลาหมึกผัดฉ่า ปลาหมึกย่าง ปาท่องโก๋ ผักขิง กวยจั๊บญวณ ผัดขี้เมา,ผัดซีอิ๊ว ผัดคะน้า ผัดถั่วงอก ผัดน้ำมันหอย ผัดบวบใส่ไข่ ผัดผัก ผัดผักบุ้ง ผัดพริกขิง ผัดพริกแกง ผัดมะเขือยาว กะหรี่ปั๊ป ผัดวุ้นเส้นใส่ไข่ ผัดหมี่ซั่ว ผัดเผ็ดปลาดุก ผัดเผ็ดปลาทอดกรอบ ผัดไท ฝรั่ง พะโล้ พิซซ่า พุดดิ้ง มะม่วง