深度学习模型训练历史与权重数据集_Deep_Learning_Model_Training_History_and_Weights
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型训练, 训练历史, 性能评估, 损失函数, 准确率, 机器学习, 模型权重
数据概述：
该数据集包含深度学习模型训练过程中的性能指标记录以及训练后的模型权重，用于分析模型的训练过程和评估模型性能。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了模型训练的多个 epoch（迭代周期），时间跨度取决于训练的轮数。
地理范围：数据未涉及地理范围，适用于任何模型训练场景。
数据维度：数据集包括训练集（train）和验证集（val）的各项指标，如损失值（loss）、准确率（accuracy）、F1值（f1）、精确率（precision）、召回率（recall）和AUC值（auc），以及每个epoch的训练耗时（time_current_epoch）。此外，还包含训练后的模型权重文件（model_100.pth）。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，文件名为history.csv，记录了每个epoch的训练指标。模型权重以.pth格式提供。
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过程的分析与评估，如模型性能演变、过拟合诊断、超参数调优等研究。
行业应用：为人工智能行业提供模型训练过程的参考，可以用于模型训练过程的监控、改进和优化。
决策支持：支持模型训练策略的制定和优化，帮助研究人员和工程师更好地理解模型训练过程。
教育和培训：作为深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解模型训练和评估过程。
此数据集特别适合用于探索模型训练过程中的性能变化规律，评估模型在训练集和验证集上的表现，以及分析模型权重对性能的影响，从而帮助用户优化模型训练策略，提升模型性能。
