一种智能模型学习能力通用评估方法

本发明涉及人工智能领域，尤其是关于智能模型学习能力的通用评估方法。

背景技术：

1、智能模型具备强大的数据处理能力、精准的预测和决策能力、自动化任务执行能力，已广泛应用于社会的众多领域，成为推动社会发展的关键力量。随着深度学习等前沿技术的突破，智能模型可通过学习海量样本中蕴含的模式，提取数据中的规律和知识，并将其运用于新的任务场景中，实现精确的预测和决策，从而完成许多传统上需由人类承担的工作。学得好不好、学得快不快，决定着智能模型应用效果的大小。为提升智能模型应用效益，对智能模型的学习能力开展全面评估至关重要。然而，现有的评估方法往往无法全面反映模型的学习能力。

2、智能模型应用广泛，不同领域对智能和学习能力在可靠性、效率、适应性等方面要求各不相同，使得传统智能模型学习能力评估指标往往只聚焦于较少的方面，在全面性和系统性上有所欠缺。

3、因此，亟需构建一套智能模型学习能力的通用评估方法，以确保评估结果的可靠性和实用性。

技术实现思路

1、本发明的评估方法和系统为智能模型提供了一个全面的性能评估框架，有助于确保模型在实际应用中的有效性和可靠性。这种方法不仅适用于模型开发和优化阶段，也适用于模型部署后的持续监控和评估。

2、本发明采用的技术方案如下：

3、第一方面，本发明提供一种智能模型学习能力通用评估方法，包括如下步骤：

4、s1：构建智能模型学习能力通用评估指标体系；

5、所述智能模型学习能力通用评估体系为三级指标结构，一级指标用于表征针对智能模型的学习能力综合评估结果；二级指标用于表征学习能力的多分类维度；三级指标用于表征每个二级指标所包括的具体指标要求；

6、所述一级指标下的二级指标包括学习效果、学习效率、学习可靠性、学习泛化性、学习可解释性；

7、其中，学习效果指智能模型在学习过程中达到的性能水平，包括如下三级指标：准确率、召回率、精确度、f1分数、roc曲线；准确率指正确预测的样本数占总样本数的比例。精确度指被模型预测为正类的样本中，实际为正类的比例。召回率指实际为正类的样本中，被模型正确预测为正类的比例。f1分数指精确度和召回率的调和平均值，衡量模型的整体性能。roc曲线为召回率、误判率绘制曲线，表征模型的预测效果。

8、学习效率指智能模型在学习过程中计算时间、训练样本数量方面的优化程度，包括如下三级指标：收敛速度、所需迭代次数、训练时间、所需数据量。收敛速度指模型损失函数下降到最小值的速度。所需迭代次数指模型达到预期性能所需的训练迭代次数。训练时间指模型从开始训练到收敛所需的实际时间。所需数据量指达到设定目标性能水平所需的训练样本数量。

9、学习可靠性指智能模型在重复学习任务或面对不同数据时所表现出的稳定性和一致性，包括如下三级指标：标准差、交叉验证一致性、应对干扰鲁棒性能。标准差指模型多次性能评分的标准差。交叉验证一致性指通过测试集的交叉验证计算模型性能的平均值和方差。应对干扰鲁棒性能指模型在面对噪声、异常值等干扰时的性能变化情况。

10、学习泛化性指智能模型将从训练数据中学到的知识应用到新的数据上的能力，包括如下三级指标：独立测试集性能、多任务性能、迁移学习能力。独立测试集性能指在与训练数据集不同的新的数据集上的性能。多任务性能指在多个不同但是类似的任务上的性能。迁移学习能力指预训练模型在目标任务上的性能提升。

11、学习可解释性指智能模型的决策过程和输出结果能够被人理解的程度，包括如下三级指标：特征重要性、模型透明度、用户理解度。特征重要性指模型中各个特征的贡献度；模型透明度指根据模型的文档、可解释性报告对模型透明度进行评分；用户理解度指通过用户调查或访谈来评估模型的可理解性；

12、根据智能模型类型选定三级指标；

13、s2：设计智能模型学习能力评估流程，包括评估准备、评估实施和综合分析三个主要阶段；以下是每个阶段的详细流程和相关评估工作：

14、s201评估准备阶段：①选择评估指标；根据评估目标，在选定的学习效果、学习效率、学习可靠性、学习泛化性和学习可解释性五个方面的三级指标中，明确定性评估指标的定义和定量评估指标的计算方式；②准备评估数据集：收集或创建评估的数据集，确保数据集的质量和多样性，以及与模型预期应用的相关性；③模型训练与调整。使用训练集对模型进行初步训练，并在验证集上调整超参数以优化性能；

15、s202评估实施阶段：①学习效果评估：在测试集上运行训练好的模型，计算学习效果的评估指标；②学习效率评估：通过实验测量学习效率，包括训练时间和所需数据量；③学习可靠性评估：进行若干次运行以评估学习可靠性，包括标准差和方差-偏差分析；④学习泛化性评估：在新数据集上测试模型在不同任务下的完成情况，以评估学习泛化性；⑤学习可解释性评估：使用可解释性工具和技术分析模型的决策过程，评估模型的特征重要性和提供局部预测解释的能力；

16、s203综合分析阶段：①结果汇总：收集和整理所有评估结果，包括每个评估方面的三级指标；②性能分析：根据三级指标数据通过层次分析法分析模型在五个评估方面的表现，评价模型在给定的任务或数据集上的表现；③综合分析：对智能模型学习能力的五个方面进行综合分析，得到学习能力通用评估结果。

17、优选地，所述评估的数据集包括训练集、验证集和测试集。

18、优选地，在模型训练与调整阶段中，记录模型在不同训练阶段的性能变化。

19、优选地，所述学习泛化性评估中的新数据通过测试集数据添加噪声后得到。

20、优选地，所述步骤s203综合分析阶段②性能分析中，通过层次分析法对三级指标处理得到五个评估方面的表现。

21、进一步地，三级指标测评数据采取定性、量化或定性与量化相结合方式构建与二级指标的映射关系。

22、进一步地，当采取定性方式时，采用专家打分确定定性结果。

23、进一步地，当采取定性与量化相结合方式时，将定性结果标准化为量化结果后，与量化数据一同进行计算。

24、优选地，所述步骤s203综合分析阶段③综合分析中，以评估报告方式呈现学习能力通用评估结果。

25、第二方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

26、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述的方法。

技术特征：

1.一种智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，所述评估的数据集包括训练集、验证集和测试集。

3.根据权利要求1所述的智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，在模型训练与调整阶段中，记录模型在不同训练阶段的性能变化。

4.根据权利要求1所述的智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，所述学习泛化性评估中的新数据通过测试集数据添加噪声后得到。

5.根据权利要求1所述的智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，所述步骤s203综合分析阶段②性能分析中，通过层次分析法对三级指标处理得到五个评估方面的表现。

6.根据权利要求5所述的智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，三级指标测评数据采取定性、量化或定性与量化相结合方式构建与二级指标的映射关系。

7.根据权利要求6所述的智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，当采取定性方式时，采用专家打分确定定性结果。

8.根据权利要求7所述的智能模型学习能力通用评估方法，其特征在于，当采取定性与量化相结合方式时，将定性结果标准化为量化结果后，与量化数据一同进行计算。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～8中任一项所述的方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～8任一项所述的方法。

技术总结
本发明提供了一种智能模型学习能力的通用评估方法，旨在全面评估人工智能模型在实际应用中的有效性和可靠性。评估指标体系采用三级结构，包括一级指标(学习能力综合评估结果)、二级指标(学习能力的多分类维度)、三级指标(具体指标要求)。二级指标涵盖学习效果、学习效率、学习可靠性、学习泛化性和学习可解释性，每个方面进一步细化为具体的三级指标。评估流程分为三个阶段：评估准备、评估实施和综合分析。在准备阶段，选择适当的评估指标，准备评估数据集，并完成模型训练与调整。实施阶段包括学习效果、效率、可靠性、泛化性和可解释性的评估。最后，在综合分析阶段，收集和整理评估结果，进行性能分析，并形成综合评价。

技术研发人员：马琼敏,杜琳琳,胡健伟,陈维常,马静静,唐宇
受保护的技术使用者：中国人民解放军军事科学院系统工程研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5