Я столкнулся с несколькими проблемами (машинной классификацией), которые были опубликованы в статье, посвященной оценке точности с помощью подхода Top-N. Данные показывают, что точность Top 1 составляет 42,5%, а точность Top-5 = 72,5% при одном и том же обучении, состоянии тестирования. Интересно, как рассчитать этот процент топ-1 и топ-5?
Может ли кто-нибудь показать мне пример и шаги, чтобы рассчитать это?
благодаря
Точность первого уровня - обычная точность: ответ модели (тот, который имеет наивысшую вероятность) должен быть точно ожидаемым ответом.
Точность Top-5 означает, что любой из ваших ответов с наивысшей вероятностью вашей модели 5 должен соответствовать ожидаемому ответу.
Например, допустим, вы применяете компьютерное обучение к распознаванию объектов с помощью нейронной сети. Отображается изображение кошки, и это выходы вашей нейронной сети:
Используя точность top-1, вы считаете этот результат неправильным, потому что он предсказал тигр.
Используя точность top-5, вы считаете этот результат правильным, потому что кошка входит в пятерку догадок.