深度学习模型训练参数与性能评估数据集DeepLearningModelTrainingParametersandPerformanceEvaluation-marcelikorbin
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型评估, 超参数优化, ResNet, 神经网络, 学习率, 准确率, 数据分析
数据概述：
该数据集包含了在不同超参数配置下训练深度学习模型的结果，记录了模型训练过程中的参数设置和性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一次模型训练实验的结果集合。
地理范围：数据未涉及地理位置信息，主要关注模型训练的性能表现。
数据维度：数据集的核心数据项包括：
学习率 (learning_rate)
动量 (momentum)
dropout率 (dropout)
L2正则化系数 (l2)
网络类型 (network_type，例如ResNet)
以及20个不同轮次的训练准确率 (acc1-acc20) 和验证准确率 (val_acc1-val_acc20)。
数据格式：CSV格式，文件名为gridcsv，方便数据分析和模型性能评估。
来源信息：数据来源于模型训练实验，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于深度学习模型的超参数调优、模型性能评估和训练过程分析。
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研究，如不同超参数对模型准确率的影响分析，以及模型训练过程中的收敛性研究等。
行业应用：为人工智能领域提供数据支持，尤其是在模型优化、性能比较和模型选择方面。
决策支持：支持模型开发人员进行超参数调整，优化模型性能，提升应用效果。
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超参数对模型性能的影响，以及模型训练的实践方法。
此数据集特别适合用于探索不同超参数组合与模型性能之间的关系，帮助用户实现模型优化、提升预测精度等目标。
