深度学习模型训练与剪枝实验数据集_Deep_Learning_Model_Training_and_Pruning_Experiment_Data
数据来源：互联网公开数据
标签：深度学习, 模型剪枝, 神经网络, 计算机视觉, 训练日志, 性能评估, 实验数据, Wide Residual Network
数据概述：
该数据集包含深度学习模型训练和剪枝实验的记录，主要关注Wide Residual Network (WRN)在CIFAR-100数据集上的性能表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为实验过程的静态记录。
地理范围：实验基于CIFAR-100数据集，该数据集是计算机视觉领域常用的基准数据集，不涉及具体的地理位置。
数据维度：包括训练损失（train_losses）、验证损失（valid_losses）、验证准确率（valid_accuracy）以及剪枝相关指标，如剪枝前后剩余参数量、剪枝阈值等。
数据格式：CSV格式，便于进行数据分析和可视化。数据文件名为"wrn_c100_0.015625_parameter_ratio_c100_finetuned.csv"和"wrn_c100_0.015625_parameter_ratio_pruned.csv"，分别记录了微调前后的训练过程和剪枝过程的详细信息。
来源信息：数据来源于深度学习模型训练和剪枝实验，记录了不同配置下的模型训练过程和性能表现。
该数据集适合用于深度学习模型训练、剪枝算法研究和性能评估。
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压缩、优化算法的研究，以及探索不同剪枝策略对模型性能的影响。
行业应用：为计算机视觉领域的模型部署和优化提供数据支持，例如在资源受限的设备上部署深度学习模型。
决策支持：支持深度学习模型设计和超参数调优，帮助研究人员和工程师更好地理解模型训练和剪枝过程。
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、剪枝和性能评估。
此数据集特别适合用于分析不同剪枝策略对模型准确率、模型大小和计算效率的影响，从而优化模型设计和部署策略，提升模型在实际应用中的性能。
