机器学习复习（8）——基本概念

"benchmark"和"baseline"的定义和区别

在计算机视觉领域的论文中，"benchmark"和"baseline"这两个术语经常被使用，但它们代表着不同的概念和作用。

1. Benchmark（基准测试）:

   • 定义：Benchmark通常指的是一套标准的测试流程，用来评估和比较不同算法或模型的性能。这些测试流程可能包括标准的数据集、评估指标、测试协议等。
   • 作用：Benchmark提供了一个共同的平台，让研究人员可以在相同的条件下比较他们的方法与其他方法的效果。例如，在计算机视觉领域，常见的benchmark数据集包括ImageNet（用于图像分类）、COCO（用于目标检测和分割）等。
   • 重要性：Benchmark的设置对于科学研究的公正性和透明度至关重要，它确保了不同研究者的工作可以在相同的基础上进行比较和评价。

2. Baseline（基线模型）:

   • 定义：Baseline通常指的是一种简单的模型或方法，它用作比较的起点，以此来衡量新提出的方法是否有显著的改进。
   • 作用：Baseline模型通常选择实现简单、之前广泛被接受的方法。通过与Baseline的比较，研究人员可以展示他们的新方法在性能上的提升，并且有助于说明新方法的有效性。
   • 重要性：在科学研究中，Baseline模型有助于确立研究领域的最低期望。如果一个新方法不能显著超过Baseline，那么它的有效性可能会受到质疑。