Top-1准確率和Top-5准確率

在深度學習過程中，會經常看見各成熟網絡模型在ImageNet上的Top-1准確率和Top-5准確率的介紹，如下圖所示： 在這里插入圖片描述 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？區別在哪呢？ 首先是TOP-5正確率， 舉個例子，比如你訓練好了一個網絡，你要用這個網絡去進行圖片分類任務，假設要分類的數目有50類，那么當我們進行測試時，輸入一張圖片，網絡會依次輸出這50個類別的概率，當所有圖片測試完成后，那么： TOP-5正確率就是說，在測試圖片的50個分類概率中，取前面5個最大的分類概率，正確的標簽（分類）有沒有在里面，就是它是不是這前5個中的一個，如果是，就是分類成功. 那么模型的 TOP-5正確率=（所有測試圖片中正確標簽包含在前五個分類概率中的個數）除以（總的測試圖片數） TOP-5錯誤率=（所有測試圖片中正確標簽不在前五個概率中的個數）除以（總的測試圖片數） 同理，TOP-1錯誤率就是正確標記的樣本數不是最佳概率的樣本數除以總的樣本數