Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率
之前一直不清楚Top1和Top5是什么，其实搞清楚了很简单，就是两种衡量指标，其中，Top1就是普通的Accuracy，Top5比Top1衡量标准更“严格”， 具体来讲，比如一共需要分10类，每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值，Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正 ...
原文：top1与top5准确率(acc)计算方法-深度学习
本文简单介绍模型训练时候，使用准确率求解过程，不涉及精确率和召回率计算， 本文给出简要计算方法与代码。 计算方法： 使用top 计算为例 以下以 个batch， 个num classes举列 ： 网络预测结果形式：pred b,num classes ，如pred . , . , . , . , . , . 真实标签形式：label b ，如batch , 公式：预测正确 预测个数 即batch ...
2022-03-06 08:51 0 4240 推荐指数：
相关推荐
【猫狗数据集】使用top1和top5准确率衡量模型
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1l1AnBgkAAEhh0vI5_loWKw提取码：2xq4 创建数据集：https://www.cnblogs.com/ ...
Top-1准确率和Top-5准确率
那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？ 首先是TOP-5正确率，举个例子，比如你训练好了一个网络，你要用这个网络去进行图片分类任务，假设要分类的数目有50类，那么当我们进行测试时，输入一张图片，网络会依次输出这50个类别的概率，当所有 ...
Top-1准确率和Top-5准确率
在深度学习过程中，会经常看见各成熟网络模型在ImageNet上的Top-1准确率和Top-5准确率的介绍，如下图所示： 在这里插入图片描述 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？ 首先是TOP-5正确率， 举个例子，比如你训练好了一个网络，你要用 ...
提高深度学习分类模型准确率方法
增加数据，数据越多越好，深度学习，数据为王。 2.检查数据，有些数据一张图片却包含另一类的对象，比如猫狗 ...
测试准确率计算方法说明 pre.eq(target).float().sum().item()
测试准确率计算方法说明 pre.eq(target).float().sum().item() 待办 pred = logits.argmax(dim=1) correct += pred.eq ...
机器学习 F1-Score 精确率 - P 准确率 -Acc 召回率 - R
准确率 召回率 精确率 ： 准确率->accuracy, 精确率->precision. 召回率-> recall. 三者很像，但是并不同，简单来说三者的目的对象并不相同。 大多时候我们需要将三者放到特定的任务环境中才会更加明显的感觉到三者的差异。 在介绍 ...