標準解讀
《GB/T 45225-2025 人工智能 深度學習算法評估》是一項國家標準,旨在為深度學習算法的評估提供規范化的指導。該標準涵蓋了多個方面,包括但不限于算法性能、安全性、透明性以及倫理合規性等關鍵領域。
在性能評估部分,標準詳細規定了如何測量和報告模型的準確率、召回率、F1分數等指標,并提出了基于不同應用場景下的特定測試集構建方法。此外,還強調了對訓練過程中的收斂速度、資源消耗等方面的考量。
對于安全性評價,《GB/T 45225-2025》提出了一系列針對潛在攻擊(如對抗樣本攻擊)抵御能力的要求與測試流程,確保算法能夠在面對惡意干擾時仍能保持穩定運行。
透明性是另一個重要議題,本標準提倡通過記錄詳細的開發日志、公開數據處理流程等方式增強算法運作機制的可理解性,從而提高公眾信任度。
最后,在倫理合規性方面,《GB/T 45225-2025》特別關注隱私保護、公平無偏見等問題,要求開發者遵循相關法律法規,采取措施防止歧視現象的發生,并且明確指出不得使用非法獲取的數據進行訓練。
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- 現行
- 正在執行有效
- 2025-01-24 頒布
- 2025-01-24 實施




文檔簡介
ICS3510005
CCSL7.9.
中華人民共和國國家標準
GB/T45225—2025
人工智能深度學習算法評估
Artificialintelligence—Deeplearningalgorithmsevaluation
2025-01-24發布2025-01-24實施
國家市場監督管理總局發布
國家標準化管理委員會
GB/T45225—2025
目次
前言
…………………………Ⅲ
范圍
1………………………1
規范性引用文件
2…………………………1
術語和定義
3………………1
評估指標體系
4……………2
評估等級
5…………………7
評估流程
6…………………8
附錄資料性深度學習算法評估指標選取和閾值設定
A()……………17
附錄資料性深度學習算法評估指標權重計算方法
B()………………21
附錄資料性深度學習算法評估實施案例
C()…………24
參考文獻
……………………26
Ⅰ
GB/T45225—2025
前言
本文件按照標準化工作導則第部分標準化文件的結構和起草規則的規定
GB/T1.1—2020《1:》
起草
。
請注意本文件的某些內容可能涉及專利本文件的發布機構不承擔識別專利的責任
。。
本文件由全國信息技術標準化技術委員會提出并歸口
(SAC/TC28)。
本文件的起草單位中國電子技術標準化研究院中國科學院軟件研究所中科南京軟件技術研究
:、、
院北京航空航天大學北京軟件產品質量檢測檢驗中心有限公司北京航天自動控制研究所中國南方
、、、、
電網有限責任公司超高壓輸電公司上海計算機軟件技術開發中心中國科學技術大學北京眼神科技
、、、
有限公司上海商湯智能科技有限公司電裝智能科技上海有限公司中電科大數據研究院有限公司
、、()、、
浪潮電子信息產業股份有限公司中國移動通信集團有限公司北京聲智科技有限公司廣電運通集團
、、、
股份有限公司上海文鰩信息科技有限公司杭州海康威視數字技術股份有限公司卡斯柯信號有限公
、、、
司阿里云計算有限公司天津濱海人工智能創新中心中國兵器工業信息中心上海燧原科技股份有
、、()、、
限公司上海市人工智能行業協會深圳云天勵飛技術股份有限公司四川長虹電子控股集團有限公司
、、、、
中國船舶集團有限公司綜合技術經濟研究院北京計算機技術及應用研究所香港科技大學中國科學
、、、
院空間應用工程與技術中心浙江大學中國航空工業集團公司沈陽飛機設計研究所北京郵電大學
、、、、
南瑞集團有限公司重慶國科礎智信息技術有限公司國科礎石重慶軟件有限公司重慶建設工業
、、()、
集團有限責任公司
()。
本文件主要起草人鮑薇葉珩孟令中薛云志馬騁昊高卉劉祥龍孔昊王洋王寧陳文捷
:、、、、、、、、、、、
張蘭楊春林吳庚朱健董乾楊光蔡惠民杜國光王珂琛聶錦燃陳孝良徐天適芮子文任文奇
、、、、、、、、、、、、、、
周庭梁吳濤史殿習謝晚冬梅敬青陳曦饒雪曹鈺吳立金徐哲煒宋金珂劉艾杉郭晉陽
、、、、、、、、、、、、、
王金波紀守領溫曉玲程祥陳徯胡艷玲羅勇軍張洋
、、、、、、、。
Ⅲ
GB/T45225—2025
人工智能深度學習算法評估
1范圍
本文件確立了人工智能深度學習算法的評估指標體系描述了評估方法等內容
,。
本文件適用于指導深度學習算法開發方用戶方以及第三方等相關組織對深度學習算法及其訓練
、
得到的深度學習模型開展評估工作
。
2規范性引用文件
下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款其中注日期的引用文
。,
件僅該日期對應的版本適用于本文件不注日期的引用文件其最新版本包括所有的修改單適用于
,;,()
本文件
。
信息安全技術個人信息安全規范
GB/T35273—2020
信息安全技術生物特征識別信息保護基本要求
GB/T40660—2021
信息技術人工智能術語
GB/T41867—2022
3術語和定義
界定的以及下列術語和定義適用于本文件
GB/T41867—2022。
31
.
深度學習deeplearning
通過訓練具有許多隱藏層的神經網絡來創建豐富層次表示的方法
。
注深度學習是機器學習的一個子集
:。
來源
[:GB/T41867—2022,3.2.27]
32
.
深度學習算法deeplearningalgorithm
使用深度神經網絡結構進行學
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