人工智能中的Benchmark、SOTA、Baseline指的是什么？

SOTA
SOTA(state-of-the-art)指的是針對于某一種特定任務，該模型做到了最佳，即最佳性能算法。

Benchmark
Benchmark同后文需要講到的Baseline比較像，都是用于對比不同模型準確度，性能表現等方面的概念。一個模型能夠作為Benchmark，那么其一定是業內已經研究比較成熟，得到了較多認可的。比如經典數據結構和算法中的棧、隊列等數據結構，亦或者是二分查找、哈希查找等算法，他們都可以用于對新模型的性能指標進行衡量和對比。

它的性能已經被廣泛研究，人們對它性能的表現形式、測量方法都非常熟悉，因此可以作為標準方法來衡量其他方法的好壞。（引用自【簡單易懂】Benchmark和baseline的區別！）

Baseline
Baseline中文翻譯為“基線”，其同Benchmark都作為衡量算法模型的比較物。對于Baseline，其要求比Benchmark低，可以理解為一個最低的限度與分割線，一般而言如果模型性能連Baseline都達不到的話其應用價值不大，除非是還有巨大的改良空間與進步空間，或者是創新點較大。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【人工智能】Benchmark、SOTA、Baseline的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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