深度学习模型性能评估测试数据集DeepLearningModelPerformanceEvaluationTestData-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型评估, 性能分析, 测试集, 阈值分析, 数据可视化, 机器学习, 实验结果
数据概述：
该数据集包含深度学习模型在测试集上的性能评估结果，记录了模型在不同epoch（训练轮数）下的表现，以及不同阈值下的评估指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，但反映了模型训练和测试过程中的性能变化。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于评估各种深度学习模型。
数据维度：数据集主要包含以下字段：epoch（训练轮数），percentile_threshold（百分位阈值），percentile（百分位数），以及不同百分位阈值下的评估指标（如030, 040, 050）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_score.csv，便于数据分析和可视化。数据还包含模型权重文件（.pth），配置文件（.yml），以及用于训练和评估的Python脚本（.py）和相关图像文件（.png）。
来源信息：数据来源于深度学习模型的训练和测试过程，记录了模型在测试集上的性能表现。
该数据集适合用于深度学习模型性能评估、参数调优、以及结果可视化等任务。
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：适用于深度学习模型性能评估、模型比较、以及不同参数对模型性能影响的学术研究。
行业应用：可用于评估和优化各种深度学习模型，如图像识别、自然语言处理等，从而改进模型在实际应用中的表现。
决策支持：支持模型训练过程中的参数选择和优化，帮助研究人员和工程师做出更合理的决策。
教育和培训：作为深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型评估方法，以及如何分析实验结果。
此数据集特别适合用于探索模型在不同训练阶段和不同阈值下的性能变化规律，帮助用户深入理解模型的行为，并优化模型性能。
