图像识别模型训练评估分数数据集ImageRecognitionModelTrainingEvaluationScores-ttahara
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 模型评估, 分类任务, 深度学习, 机器学习, 性能分析, 数据集, 评估指标
数据概述：
该数据集包含图像识别模型训练过程中的评估分数，记录了模型在特定任务上的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作模型训练过程中的快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，与图像识别模型的训练和评估过程相关。
数据维度：包括grapheme_root, vowel_diacritic, consonant_diacritic和score四个字段，用于衡量模型在不同类别上的表现，以及综合评分。
数据格式：CSV格式，文件名为score.csv，便于数据分析和模型评估。
来源信息：数据来源于图像识别模型的训练过程，已进行标准化处理。
该数据集适合用于图像识别模型的性能分析、比较不同模型及超参数设置下的表现。
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、机器学习等领域的研究，用于分析模型在不同类别上的表现，以及不同超参数设置对模型性能的影响。
行业应用：可以为图像识别相关的行业提供数据支持，例如，在图像分类、目标检测等任务中，用于评估不同模型的性能。
决策支持：支持模型训练和优化的决策制定，如选择最佳模型结构、调整超参数等。
教育和培训：作为机器学习课程的辅助材料，帮助学生理解模型评估的方法和指标，以及如何分析实验结果。
此数据集特别适合用于分析模型在不同类别上的表现，以及评估模型整体性能，帮助用户优化模型，提升识别准确率。
