32、AI模型评估与边缘AI应用部署全解析

AI模型评估与边缘AI应用部署全解析

1. 评估技术概述

评估在AI模型开发中至关重要，它借助一系列技术工具，其中部分我们之前已有所了解，部分则是全新的。以下是一些关键的评估技术：

1.1 训练、验证和测试集划分

为了证明模型能对未见过的数据进行有效处理，将数据集划分为多个部分是非常关键的。大部分评估工作应在验证数据集上进行。只有当你认为模型训练完成时，才使用测试数据集。若在测试数据集上测试后发现模型效果不佳，就需重新开始，否则可能会导致模型过拟合，即在测试数据集上表现良好，但在实际数据上表现欠佳。在开发过程中，应尽可能收集更多数据，不断扩充整个数据集，以提升训练和评估模型的能力。

1.2 交叉验证

数据划分评估的一个缺点是模型的性能受训练数据集的限制。交叉验证则试图解决这一问题，它允许在同一数据集上训练多个模型并比较它们的性能。具体步骤如下：
1. 将训练数据集划分为训练部分和验证部分。
2. 使用训练部分训练模型，并在验证部分进行测试，记录评估指标。
3. 重新组合数据并随机再次划分。
4. 重复步骤2和3多次（可能数十次）。

最终会得到一系列在不同数据子集上训练和验证的模型。通过分析这些模型的评估指标，可以了解模型质量是否严重依赖于数据的组成。若各模型性能相似，则可选择性能最佳的模型在测试数据集上进行最终测试。最常见的交叉验证类型是k折交叉验证，相关信息可在scikit - learn文档中找到。

1.3 子组分析

评估指标可针对整个数据集、划分后的子集或任意子组进行计算。这对于理解算法的公平性非常有用。例如，在构建一个用于