[發明專利]人工智能模型評測方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 201910849376.2 | 申請日: | 2019-09-09 |
| 公開(公告)號: | CN110807566A | 公開(公告)日: | 2020-02-18 |
| 發明(設計)人: | 柴華 | 申請(專利權)人: | 騰訊科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06Q10/06 | 分類號: | G06Q10/06 |
| 代理公司: | 深圳翼盛智成知識產權事務所(普通合伙) 44300 | 代理人: | 蔡艾瑩 |
| 地址: | 518057 廣東省深圳*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 人工智能 模型 評測 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種人工智能模型評測方法,其特征在于,包括:
獲取待評測人工智能模型,以及所述待評測人工智能模型的評測屬性;
根據所述待評測人工智能模型與評測屬性獲取評測參數;
根據所述評測參數構建評測集合;
根據所述評測集合對所述待評測人工智能模型進行評測,輸出評測結果。
2.如權利要求1所述的人工智能模型評測方法,其特征在于,所述評測屬性包括待評測人工智能模型粒度,所述根據所述待評測人工智能模型與評測屬性獲取評測參數,包括:
根據所述待評測人工智能模型粒度獲取所述待評測人工智能模型的評測目標;
根據所述待評測人工智能模型與評測目標獲取對應的評測參數。
3.如權利要求2所述的人工智能模型評測方法,其特征在于,所述根據所述待評測人工智能模型與評測目標獲取對應的評測參數,包括:
根據所述評測目標獲取對應的評測參數映射關系;
根據所述評測參數映射關系獲取與所述待評測人工智能模型對應的評測參數;
通過顯示界面將所述評測參數進行顯示;
基于顯示界面接收到的選取指令,確認選取的評測參數。
4.如權利要求1所述的人工智能模型評測方法,其特征在于,所述評測屬性包括評測分類,所述根據所述待評測人工智能模型與評測屬性獲取評測參數,包括:
獲取所述待評測人工智能模型的開發階段;
根據所述開發階段確定所述待評測人工智能模型的評測分類;
根據所述待評測人工智能模型與評測分類獲取評測參數。
5.如權利要求4所述的人工智能模型評測方法,其特征在于,所述評測分類包括離線評測與在線評測,所述根據所述待評測人工智能模型與評測分類獲取評測參數,包括:
若確定所述評測分類為離線評測,則通過離線獲取方式,結合所述待評測人工智能模型獲取評測參數;
若確定所述評測分類為在線評測,則通過在線獲取方式,結合所述待評測人工智能模型以預設的時間周期,在線獲取評測參數。
6.如權利要求1所述的人工智能模型評測方法,其特征在于,所述根據所述評測參數構建評測集合,包括:
對獲取到的評測參數進行預處理,獲得預處理后的評測參數;
獲取所述預處理后的評測參數的標注標簽;
根據預處理后的評測參數以及對應的標注標簽構建評測集合。
7.如權利要求1-6任一項所述的人工智能模型評測方法,其特征在于,所述根據所述評測集合對所述待評測對象進行評測,獲得評測結果之后,還包括:
根據所述評測結果獲取所述待評測對象的調整參數;
基于所述調整參數,對所述待評測人工智能模型進行監測調整。
8.一種人工智能模型評測裝置,其特征在于,包括:
第一獲取單元,用于獲取待評測人工智能模型,以及所述待評測人工智能模型的評測屬性;
第二獲取單元,用于根據所述待評測人工智能模型與評測屬性獲取評測參數;
構建單元,用于根據所述評測參數構建評測集合;
評測單元,用于根據所述評測集合對所述待評測人工智能模型進行評測,輸出評測結果。
9.一種人工智能模型評測設備,其特征在于,包括:處理器和存儲器;所述存儲器質存儲有多條指令,所述處理器加載所述存儲器存儲的指令以執行權利要求1-7任一項所述的人工智能模型評測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質,其特征在于,所述計算機可讀存儲介質存儲有多條指令,所述指令適于處理器進行加載,以執行權利要求1至7任一項所述的人工智能模型評測方法。
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