cat-vs-dog-resnet-50
基于微调的ResNet-50实现高精度猫狗图像分类
此项目采用微调版的microsoft/resnet-50模型，以其在cats_vs_dogs数据集上达到的0.9654高准 确率而表现出色。适合高精度图像识别场景，模型训练过程使用了线性学习率调度器和Adam优化器，确保了结果的稳定与可靠。
项目名称：cat-vs-dog-resnet-50
项目概述
cat-vs-dog-resnet-50项目是一个基于微软的ResNet-50模型进行微调的项目，主要用于猫狗图像分类。通过使用特定的数据集，该模型可以自动识别图像中的猫或狗，并且在准确性方面表现优异。
模型详情
本项目的模型以ResNet-50为基础，并对“cats_vs_dogs”数据集进行了微调。最终模型在评估数据集上的表现如下：
- 损失（Loss）：0.1015
- 准确率（Accuracy）：96.54%
使用场景及局限性
目前关于该模型的具体使用场景和局限性的信息尚不完整。然而，通常情况下，这种分类模型可以应用于需要快速识别和分类大量图像的场景中，如智能相册的动物识别、宠物图像的自动分类等。
训练与评估数据
该模型使用“cats_vs_dogs”数据集进行训练和评估。然而，关于训练和评估数据的详细信息还需进一步补充。
训练过程
训练超参数
训练过程中使用了如下超参数：
- 学习率（learning_rate）：5e-05
- 训练批次大小（train_batch_size）：16
- 评估批次大小（eval_batch_size）：16
- 随机种子（seed）：42
- 优化器（optimizer）：Adam，其参数为betas=(0.9,0.999) 和 epsilon=1e-08
- 学习率调度类型（lr_scheduler_type）：线性（linear）
- 训练轮数（num_epochs）：1
训练结果
| 训练损失（Training Loss） | 轮数（Epoch） | 步数（Step） | 验证损失（Validation Loss） | 准确率（Accuracy） |
|---|---|---|---|---|
| 0.1574 | 1.0 | 1171 | 0.1065 | 96.24% |
框架版本
本项目使用了以下框架和库版本：
- Transformers 4.37.2
- Pytorch 2.1.0+cu121
- Datasets 2.17.1
- Tokenizers 0.15.2
本项目展示了如何通过微调预训练模型来实现特定任务的高效解决方案，适合对机器学习和图像分类感兴趣的开发者和研究者进行学习和探索。关于更多的信息与扩展应用，后续可能还需补充资料以便更好地理解和使用该模型。
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