静态分析：对网络模型的代码、结构和参数进行检查，以发现潜在的问题和错误。
动态测试：通过模拟网络流量和输入数据，对网络模型进行实际运行测试，以评估其性能和准确性。
模型评估指标：使用各种评估指标，如准确率、召回率、F1 值等，来衡量网络模型的性能。
可视化分析：通过可视化网络模型的结构和训练过程，帮助理解模型的行为和特征。
对抗性测试：使用对抗性攻击方法，如生成对抗网络（GAN），来测试网络模型的鲁棒性和安全性。
交叉验证：将数据集分为多个子集，进行多次训练和测试，以评估模型的稳定性和泛化能力。
超参数调整：通过试验不同的超参数组合，找到最优的网络模型配置。
模型比较：与其他类似的网络模型进行比较，以确定其优势和不足之处。
异常检测：监测网络模型的输出是否存在异常情况，以发现潜在的故障或错误。
可解释性分析：探索网络模型的决策过程和特征重要性，以提高模型的可解释性和可信度。
