情感识别模型训练结果数据集EmotionRecognitionModelTrainingResults-smohsensadeghi
数据来源：互联网公开数据
标签：情感识别, 深度学习, 模型训练, 损失函数, 准确率, 自然语言处理, 图像识别, 数据分析
数据概述：
该数据集包含情感识别模型的训练过程数据，记录了模型在训练期间的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型单次训练的记录。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于任何情感识别模型的训练与评估。
数据维度：数据集包含两个主要文件：
training_results.csv：记录了模型训练过程中的关键指标，包括Epoch（训练轮数）、Batch（批次）、Loss（损失值）和Accuracy（准确率）。
process.csv：包含utterance（语句）、image_file（图像文件）、grounding_emotion（标注的情感）和grounding_emotion_encoded（情感编码）等信息，用于训练数据。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型性能评估。文件分别为training_results.csv和process.csv。
来源信息：数据来源于情感识别模型训练过程，已进行结构化整理。
该数据集适合用于深度学习模型的性能分析和优化，以及情感识别相关研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感识别模型训练效果的评估，如损失函数变化趋势分析、准确率提升分析等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其适用于情感分析、文本情感识别、图像情感识别等产品的模型优化。
决策支持：支持模型训练过程中的超参数调整和模型结构优化，帮助提升模型性能。
教育和培训：作为深度学习、自然语言处理和计算机视觉等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解模型训练过程。
此数据集特别适合用于探索模型训练过程中的关键指标变化规律，帮助用户优化模型结构、提升模型性能和训练效率。
