什么是模型结构和数据集

模型结构是指机器学习或深度学习模型的基本框架或架构，它决定了模型如何处理输入数据并生成输出。模型结构可以包括网络层数、神经元节点数、连接方式、激活函数等组成部分。

数据集是指用于训练、验证和测试模型的数据集合，它是机器学习或深度学习模型的基本输入。数据集可以分为训练集、验证集和测试集三部分。训练集是用于训练模型的数据集，验证集是用于调整模型超参数和选择最优模型的数据集，测试集是用于评估模型性能的数据集。数据集的质量和规模对模型的性能有很大影响。