图像分类模型训练结果数据集ImageClassificationModelTrainingResults-yosukeyama
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 模型评估, 交叉验证, 计算机视觉, 目标检测, 预测结果, 数据分析
数据概述：
该数据集包含图像分类模型的训练结果，主要记录了模型在训练过程中的预测结果和性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为模型训练的特定时间点结果。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于通用图像分类任务。
数据维度：包括“id”（图像唯一标识符）、“target”（真实标签）、“file_path”（图像文件路径）、“fold”（交叉验证折数）、“preds”（模型预测概率）等。
数据格式：提供CSV格式的oof_score.csv和oof_df.csv文件，以及多个PyTorch模型权重文件（.pth）和日志文件（.log），便于模型评估和分析。
来源信息：数据来源于模型训练过程，包含了模型预测结果、真实标签以及模型权重等信息，已进行预处理。
该数据集适合用于评估图像分类模型的性能，分析不同模型的预测结果，以及进行模型集成。
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：适用于计算机视觉、深度学习等领域的学术研究，如模型性能评估、模型比较、错误分析等。
行业应用：为图像识别、目标检测等行业提供数据支持，尤其适用于图像分类模型的开发、优化和部署。
决策支持：支持模型选择和优化策略的制定，帮助用户提升模型的预测精度和泛化能力。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解模型训练过程和评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同模型在图像分类任务上的表现差异，以及分析预测结果与真实标签之间的关系，从而优化模型性能和提升应用效果。
