深度学习模型训练过程监测数据集_Deep_Learning_Model_Training_Monitoring_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型训练, 训练监控, 性能评估, 损失函数, 准确率, 验证集, 模型评估
数据概述：
该数据集包含深度学习模型训练过程中的关键指标，用于跟踪和评估模型在训练和验证阶段的表现。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了模型训练的多个epoch，反映了模型随训练过程的性能变化。
地理范围：数据不涉及特定地理位置，适用于各种深度学习模型训练场景。
数据维度：数据集主要包括：epoch_number（训练轮数）、train_loss（训练集损失）、train_accuracy（训练集准确率）、train_f1（训练集F1值）、train_precision（训练集精确率）、train_recall（训练集召回率）、train_auc（训练集AUC值）、val_loss（验证集损失）、val_accuracy（验证集准确率）、val_f1（验证集F1值）、val_precision（验证集精确率）、val_recall（验证集召回率）、val_auc（验证集AUC值）、time_current_epoch（当前epoch的耗时）等。
数据格式：CSV格式，文件名为history.csv，包含模型训练的详细历史记录，以及两个.pth文件，分别保存了训练到90和100轮的模型参数。
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训练过程的研究，如模型性能评估、训练过程可视化、超参数调优等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别适用于模型训练效果的监控与分析，例如在图像识别、自然语言处理等领域。
决策支持：支持模型训练过程中的决策制定，如提前停止训练、调整学习率等，以优化模型性能。
教育和培训：作为深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解模型训练过程和评估方法。
此数据集特别适合用于分析模型在训练过程中的表现，评估不同超参数设置对模型性能的影响，并实现对模型训练过程的全面监控。
