本发明涉及一种用于机械故障诊断的生成式对抗网络模型评估方法,采用三个定量评估指标Jensen‑Shannon divergence(JSD)散度,Kernel Maximum Mean Discrepancy(MMD)和1‑Nearest Neighbor classifier(1‑NN)评估生成式对抗网络模型。利用这三个评价指标分辨真实样本和生成样本的能力,分辨模式坍塌的能力和检测模型过拟合能力,验证所提出的生成式对抗网络模型的有效性。通过评估能够表明JSD散度可以评估生成模型生成数据的质量,MMD和1‑NN能够从真实样本中识别生成样本,在机械故障诊断领域是很好的度量标准。