图像识别模型评估分数数据集ImageRecognitionModelEvaluationScores-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 模型评估, 机器学习, 分类任务, 性能分析, 数据可视化, 深度学习, 分数统计
数据概述：
该数据集包含图像识别模型的评估结果，记录了模型在特定图像分类任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：未明确标注时间，推测为模型训练或评估过程中的快照。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，适用于任何图像识别模型评估场景。
数据维度：包括grapheme_root（字素根分数），vowel_diacritic（元音变音分数），consonant_diacritic（辅音变音分数）和score（总评分）等评估指标。
数据格式：CSV格式，文件名为score.csv，便于数据分析和可视化。同时包含模型快照（.npz），训练日志（log），以及模型训练相关的配置文件(.yml)和源代码(.py)。此外，还包括模型训练过程中的图像(.png)和模型的快照。
来源信息：数据来源于图像识别模型训练和评估过程，用于衡量模型在不同类别上的表现。
该数据集适合用于模型性能分析、结果展示和机器学习模型的开发与优化。
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评估、性能比较、以及图像分类算法的研究。
行业应用：为图像识别相关的行业提供数据支持，如医学影像分析、自动驾驶、安防监控等领域的模型优化与评估。
决策支持：支持模型开发人员进行模型调优，并为模型部署提供决策依据。
教育和培训：作为机器学习、深度学习课程的辅助材料，帮助学生理解模型评估方法和性能分析。
此数据集特别适合用于分析模型在不同类别上的表现差异，评估模型的泛化能力，并辅助用户进行模型优化，提升图像识别任务的准确率。
