📊 本页面展示 AI Challenger NLP 2023 比赛数据集日志相关的内容，包含训练、测试和验证日志的使用指南。
日志作用
- 训练日志（
training_logs）：记录模型训练过程中的关键指标，如损失值、准确率等。 - 测试日志（
test_logs）：用于评估模型在测试集上的表现，包含混淆矩阵和性能分析。 - 验证日志（
validation_logs）：辅助调参，提供交叉验证结果与过拟合检测数据。
数据内容
📚 日志文件格式支持以下类型：
- CSV 文件：包含时间戳、样本ID、预测结果等字段。
- JSON 文件：结构化存储每轮训练的参数与性能指标。
- 图像日志：可视化训练曲线与混淆矩阵（示例：
training_curve）。
获取方式
📥 通过官方平台下载日志数据集：
- 访问 AI Challenger NLP 2023 主页 获取数据集链接。
- 使用
wget或curl命令下载对应日志文件。
扩展阅读
🔗 如需进一步了解数据集结构，可参考：