【人工智能】Benchmark、SOTA、Baseline

人工智能中的Benchmark、SOTA、Baseline指的是什么？

SOTA
SOTA(state-of-the-art)指的是针对于某一种特定任务，该模型做到了最佳，即最佳性能算法。
Benchmark
Benchmark同后文需要讲到的Baseline比较像，都是用于对比不同模型准确度，性能表现等方面的概念。一个模型能够作为Benchmark，那么其一定是业内已经研究比较成熟，得到了较多认可的。比如经典数据结构和算法中的栈、队列等数据结构，亦或者是二分查找、哈希查找等算法，他们都可以用于对新模型的性能指标进行衡量和对比。

它的性能已经被广泛研究，人们对它性能的表现形式、测量方法都非常熟悉，因此可以作为标准方法来衡量其他方法的好坏。（引用自【简单易懂】Benchmark和baseline的区别！）

Baseline
Baseline中文翻译为“基线”，其同Benchmark都作为衡量算法模型的比较物。对于Baseline，其要求比Benchmark低，可以理解为一个最低的限度与分割线，一般而言如果模型性能连Baseline都达不到的话其应用价值不大，除非是还有巨大的改良空间与进步空间，或者是创新点较大。

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