本文探讨了视觉问答（VQA）模型的鲁棒性评估，提出了一种基于LASSO优化和基本问题数据集（BQD）的方法，以规范VQA模型的鲁棒性分析。研究分析了数据集的发展、评估指标及去偏见方法，强调了模型在实际应用中的表现和健壮性。通过实验，提出了新的评估框架和指标，为未来研究提供了方向。