图像分类模型预测概率数据集_Image_Classification_Model_Prediction_Probabilities
数据来源：互联网公开数据
标签：图像分类, 深度学习, 计算机视觉, 模型评估, 概率预测, InceptionV3, ResNet50, 数据分析
数据概述：
该数据集包含基于InceptionV3和ResNet50两种深度学习模型对图像进行分类后产生的预测概率数据，用于评估模型性能和进行进一步分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为模型在特定数据集上的静态预测结果。
地理范围：数据未限定地理范围，图像内容可能涵盖多种场景。
数据维度：包括图像文件名（image_name）、真实标签（true_label，仅在验证集val_probabilities.csv中出现）以及针对每个类别（class_0, class_1, class_2）的预测概率。
数据格式：主要为CSV格式，包含test_probabilities.csv、val_probabilities.csv等文件，方便数据分析和处理。此外，还包含.pth文件，这些文件很可能存储了训练好的模型参数。
来源信息：数据来源于深度学习模型在图像分类任务中的预测结果，具体来源信息未明确，但可以推断是模型训练和评估的中间产物。
该数据集适合用于深度学习模型评估、模型比较、概率分布分析等。
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：适用于计算机视觉和深度学习领域的学术研究，如模型性能评估、不同模型预测结果对比分析、概率校准等。
行业应用：可用于图像识别、图像检索、医学影像分析等需要图像分类技术的行业，用于模型优化和效果提升。
决策支持：支持基于图像的决策制定，例如在图像识别系统中，通过分析预测概率，辅助判断图像内容的类别。
教育和培训：作为深度学习和计算机视觉课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解模型预测结果、评估模型性能。
此数据集特别适合用于探索不同模型在图像分类任务中的表现差异，以及分析预测概率的分布特征，从而帮助用户优化模型、提升分类准确率。
