CIFAR-10数据集NAS-Bench-201网络性能评估CIFAR-10DatasetNAS-Bench-201NetworkPerformanceEvaluation-tahsintariq
数据来源：互联网公开数据
标签：神经网络, 性能评估, CIFAR-10, 架构搜索, 机器学习, 训练指标, 测试指标, NAS-Bench-201
数据概述：
该数据集包含来自NAS-Bench-201（神经网络架构搜索基准）在CIFAR-10数据集上的网络性能评估数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态性能快照。
地理范围：数据基于CIFAR-10数据集，该数据集涵盖图像分类任务，评估结果具有普适性。
数据维度：数据集包含多种性能指标，包括训练损失、训练准确率、训练耗时、测试损失、测试准确率、测试耗时、计算量（FLOPs）、参数量（Params）以及延迟（Latency）等。
数据格式：CSV格式，文件名为 nas_bench_201_info_cifar10.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于NAS-Bench-201，该基准旨在为神经网络架构搜索研究提供标准化的评估环境。该数据集经过了结构化处理，便于进行性能分析。
该数据集适合用于神经网络架构的性能评估、比较，以及机器学习模型的训练和测试。
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、神经网络架构搜索（NAS）等领域的研究，例如不同架构在CIFAR-10上的性能对比分析、NAS算法的评估与改进等。
行业应用：可为人工智能行业提供参考，帮助开发者选择或设计更优的神经网络模型，尤其在图像识别、计算机视觉等领域。
决策支持：支持模型选择、超参数调整等方面的决策，帮助优化模型性能。
教育和培训：作为深度学习课程的案例，帮助学生理解神经网络的性能评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同神经网络架构在CIFAR-10数据集上的表现差异，为用户提供评估和选择神经网络架构的依据。
