评估神经网络的性能涉及衡量其在新数据上的泛化能力以及满足问题要求的能力。最常见的方法是使用针对任务类型（如分类或回归）量身定制的指标。对于分类任务，准确率（正确预测的百分比）是一个起点，但对于不平衡数据集可能会产生误导。精确率（正确阳性预测的数量）和召回率（识别出的实际阳性数量）提供了更清晰的情况，特别是当它们结合成 F1 分数时，F1 分数平衡了这两者。对于回归任务，均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）量化了预测误差。训练期间还会跟踪损失函数，例如交叉熵（分类）或 MSE（回归），以监测收敛情况。此外，混淆矩阵或 ROC-AUC 曲线有助于可视化分类问题的性能，提供关于假阳性/假阴性和模型置信度的见解。
验证技术对于确保模型不过拟合至关重要。将数据分割为训练集、验证集和测试集是标准做法。验证集有助于调整超参数并通过比较训练损失和验证损失来检测过拟合——较大的差距表明模型记住了训练数据。对于小型数据集，交叉验证（如 k 折）非常有用，因为它对多次分割的性能进行平均。例如，在 5 折交叉验证中，数据被分成五个部分，每个部分都依次用作验证集一次。提前停止（当验证损失停止改善时停止训练）可防止过拟合。TensorBoard 或 MLflow 等工具会随时间跟踪这些指标。如果测试集（训练期间未见的数据）上的性能与验证结果一致，则模型可能泛化良好。
实际测试和监控同样重要。在受控实验中表现良好的模型，由于数据漂移（输入分布的变化）或边缘情况，在生产环境中可能会失败。例如，一个在历史数据上训练的欺诈检测模型，如果欺诈模式发生演变，其性能可能会下降。部署影子模型（与现有系统并行运行但不影响决策）或 A/B 测试有助于评估实际影响。监控生产环境中的推理速度、内存使用和错误率可确保模型满足技术约束。Prometheus 或自定义日志记录管道等工具会跟踪这些指标。例如，一个图像分类模型可能需要每秒处理 100 张图像，并且内存使用量小于 500MB——基准测试可确保它满足这些要求。定期使用更新的数据进行再训练可以保持性能随时间推移。