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基于Swin Transformer图像分类模型实现60.79%精度

Github机器学习优化图像分类Huggingface深度学习模型训练开源项目模型microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224

这是一个基于microsoft/swin-tiny-patch4-window7-224架构的图像分类模型。经过30轮训练迭代，模型采用128批量大小，5e-05学习率，结合Adam优化器与线性学习率调度策略。模型性能从初始的41.56%提升至60.79%，实现稳定的分类效果。

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models - 探索最先进的机器学习模型与技术
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darts - 使用DARTS算法高效设计图像分类和语言建模架构
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ms-swift - 支持300+模型训练和轻量级微调的高效框架
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SWIFT是一款高效框架，支持超过300个大语言模型和50多个多模态大模型的训练、推理、评估和部署。它集成了NEFTune、LoRA+和LLaMA-PRO等先进技术，适用于研究和生产环境。框架还提供了易用的Gradio web-ui界面和详细文档，非常适合初学者和资深开发者使用。最新版本增加了对多种前沿模型和加速算法的支持，适用于广泛的应用场景。
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Long-CLIP项目将CLIP模型的最大输入长度从77扩展到248，大幅提升了长文本图像检索性能。在长标题文本-图像检索任务中，R@5指标提高20%；传统文本-图像检索提升6%。这一改进可直接应用于需要长文本处理能力的各类任务，为图像检索和生成领域带来显著进展。
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