1、准确率 这是模型最直接的检验,准确率越高,模型肯定是越好的。2、自我学习能力 出错情况的自我学习能力,能否快速找到失败原因,进而自我完善算法模型,这个能力越强,模型也会越来越准确3、运行效率 算法模型的运行效率决定了结果输出的效率,运行效率越高,结果输出越快,就比较容易帮助用户抢先决定4、扩展性 算法模型的运行扩展性越强,面对突发情况时的应急处理就越从容,如突然增加大批量的数据要做计算,扩展性好的话,可以迅速增加计算节点而不用停机或重启
可以考虑以下几点:模型准确性和收敛性,是否能满足实际的业务需求模型性能和可扩展性,并行化训练,训练模型的时间周期模型上线使用的吞吐量和高效率,能否提供可扩展的实时推断(inference)服务模型的通用性和鲁棒性(Robust),是否从数据中找到了比较通用的普适性的规律
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