深度学习模型训练过程与地理空间数据分析数据集DeepLearningModelTrainingandGeospatialDataAnalysisDataset-zlanan
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型训练, 神经网络, 时序分析, 地理空间数据, 机器学习, 模型评估, 训练日志
数据概述：
该数据集包含深度学习模型训练过程中的日志信息以及地理空间数据，用于分析模型训练性能与地理空间特征的关系。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了模型训练过程，未明确具体时间范围，但从日志文件中的时间戳推断，数据可能产生于2021年9月30日。
地理范围：数据集包含地理空间坐标数据，但未明确具体的地理范围，需要结合“class3”字段进行分析。
数据维度：数据集主要包含两类数据：
1. 模型训练日志：包括epoch（训练轮数）、loss（损失值）、acc（准确率）、nfe-f/nfe-b（前向/后向计算的算子调用次数）、FLOP（浮点运算次数）、para（模型参数量）、test_loss/test_acc/test_nfe（测试集上的损失、准确率和算子调用次数）。
2. 地理空间数据：包括year（年份）、class3（类别）、lng_new（经度）、lat_new（纬度）。
数据格式：CSV格式，包含log.csv、log2.csv、Neural ODE log.csv和SD.csv、sample.csv五个文件，便于数据分析和可视化。
来源信息：数据来源于深度学习模型训练和地理空间数据分析，具体来源未知，但通过文件命名推测与Neural ODE模型相关。
该数据集适合用于深度学习模型训练过程分析、模型性能评估，以及结合地理空间数据进行特征分析。
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训练、模型性能分析、时间序列分析和地理空间数据分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为人工智能、地理信息系统（GIS）等行业提供数据支持，特别是在模型优化、预测分析、风险评估等方面。
决策支持：支持相关领域的决策制定，例如，通过分析训练日志优化模型配置，结合地理空间数据进行区域特征分析等。
教育和培训：作为深度学习、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型训练过程，以及地理空间数据的应用。
此数据集特别适合用于探索模型训练参数对模型性能的影响、分析地理空间数据与模型预测结果之间的关联，从而帮助用户优化模型、提升预测精度。
