top-1 error 和 top-5 error的解释

转载自https://blog.csdn.net/FJY_sunshine/article/details/82734396 

ImageNet 图像分类大赛评价标准采用 top-5 错误率，或者top-1错误率，即对一张图像预测5个类别，只要有一个和人工标注类别相同就算对，否则算错。
Top-1 = （正确标记 与 模型输出的最佳标记不同的样本数）/ 总样本数；
Top-5 = （正确标记 不在 模型输出的前5个最佳标记中的样本数）/ 总样本数；

top1-----就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确，则预测正确。否则预测错误

top5-----就是最后概率向量最大的前五名中，只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。
 

标签：解释,概率,正确,标记,样本数,top,error,预测
来源： https://blog.csdn.net/weixin_41004352/article/details/89288424