模型基准测试是评估机器学习模型性能的关键环节，通过标准化指标衡量模型在特定任务中的表现。以下是核心内容：
常见评估指标 ✅
- 准确率（Accuracy）：分类任务中最直观的指标，但可能忽略类别不平衡问题
- F1分数：综合精确率与召回率，适合多标签分类场景
- AUC-ROC曲线：二分类模型的全面性能评估工具
- 推理延迟：衡量模型实时处理能力的重要参数
- 资源占用：CPU/GPU利用率与内存消耗的监控数据
工具与框架 🛠️
| 工具名称 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| MLPerf | 行业标准基准测试套件 | 比较不同硬件/框架性能 |
| TensorFlow Benchmark | 集成在TensorFlow中的测试工具 | 分布式训练性能分析 |
| PyTorch Profiler | 详细追踪模型运行时的性能数据 | 优化模型结构与参数 |
测试注意事项 ⚠️
- 数据集多样性：确保测试数据覆盖实际应用场景
- 硬件一致性：同一批次测试需在相同硬件条件下进行
- 多次迭代：建议至少运行5次测试取平均值
- 基线对比：与经典模型（如ResNet、BERT）进行性能对比
如需深入了解模型基准测试方法，可参考本站的模型评估体系详解。