小型模型性能评估数据集SmallModelsPerformanceEvaluationDataset-hivanya
数据来源：互联网公开数据
标签：模型评估，机器学习，数据集，性能分析，算法比较，深度学习，基准测试，人工智能
数据概述： 该数据集包含来自多个开源平台的小型机器学习模型的性能评估数据，记录了不同模型在标准任务上的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2023年。
地理范围：数据覆盖全球范围内的科研机构和工业应用场景。
数据维度：数据集包括模型名称，架构，参数数量，训练时间，测试准确率，推理速度，内存占用等变量。数据格式为CSV，确保便于分析和处理。
来源信息：数据来源于GitHub，Kaggle等平台的公开模型库，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于机器学习模型的性能对比，算法优化和基准测试等领域，特别是在模型压缩，轻量级设计等任务中具有重要价值。
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：适用于机器学习模型评估，算法比较等学术研究，如模型压缩技术效果分析，轻量级模型设计优化等。
行业应用：可以为人工智能开发，嵌入式设备优化等提供数据支持，特别是在模型部署，资源受限环境下的性能评估方面。
决策支持：支持模型选择和架构优化，帮助开发者制定更高效的算法策略。
教育和培训：作为人工智能，机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型性能评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同规模模型的性能规律与优化方向，帮助用户实现模型精简，效率提升等目标，促进轻量化人工智能技术的发展。
