#F1分数
bert-base-uncased-emotion - 情感数据集的高效文本分类模型
F1分数文本分类开源项目准确率模型bert-base-uncased-emotionHuggingface情感分析Github
bert-base-uncased模型针对情感数据集的微调结果显示，其在准确率和F1分数分别达到94.05%和94.06%。借助PyTorch和HuggingFace平台，该模型实现高效的情感文本分类，适用于社交媒体内容分析，特别是在Twitter环境中，为数据科学家和开发人员提供情感解析的精确工具。
celebs_face_image_detection - 明星面部图像识别的高效开源工具
名人脸部识别HuggingfaceF1分数开源项目模型召回率Githubgoogle/vit-base-patch16-224-in21k精确率
该项目通过处理面部图像来识别明星姓名，准确率约为93%。基于Google的ViT模型进行训练和优化，有效提高识别速度和准确性。Kaggle平台上提供了详细的项目描述，包括丰富的测试数据和分类报告。该工具适用于多种应用场景，如娱乐行业的明星识别、媒体内容管理以及提升用户体验的个性化服务。