图像分类模型训练结果评估数据集ImageClassificationModelTrainingResultEvaluation-yosukeyama
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, 模型评估, 交叉验证, 预测结果, 损失函数, 模型参数, 计算机视觉
数据概述：
该数据集包含用于评估图像分类模型训练结果的数据，主要记录了模型在训练过程中的预测结果、真实标签以及对应的损失值等指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常用于单次模型训练或评估过程。
地理范围：数据不涉及地理位置信息，适用于通用图像分类任务。
数据维度：
oof_score.csv: 包含样本ID（id）、真实标签（target）、文件路径（file_path）、交叉验证折数（fold）以及预测概率（preds）等字段。
oof_df.csv: 包含与oof_score.csv相同的字段，用于存储训练集上的预测结果。
pth文件：包含训练好的模型权重，文件名标识了模型架构、训练轮数以及验证集上的最佳损失或得分。
数据格式：主要为CSV格式，包括oof_score.csv和oof_df.csv，以及PyTorch模型权重文件（.pth）。CSV文件易于数据分析，.pth文件用于模型复现。
来源信息：数据来源于模型训练过程，由模型在验证集和训练集上的预测结果生成。这些数据经过了交叉验证处理，可以用于评估模型的泛化能力。
该数据集适合用于深度学习模型评估、模型性能分析、以及对模型预测结果进行深入研究。
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：适用于计算机视觉、深度学习领域的学术研究，如模型性能比较、不同模型架构的对比分析、以及预测结果的可视化分析等。
行业应用：可以为图像识别、图像分类相关的行业提供数据支持，例如，在医疗影像分析、自动驾驶、工业质检等领域，用于评估和优化模型性能。
决策支持：支持模型训练过程中的超参数调整，以及模型选择，从而优化模型性能，提升应用效果。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解模型评估方法，提升模型调优能力。
此数据集特别适合用于评估图像分类模型的训练效果、分析模型在不同样本上的表现差异，以及进行模型融合等操作，从而提升模型的泛化能力和预测精度。
