Оценка и вычисление точности Top-N: Top 1 и Top 5

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

Ответ 1

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:

Тигр: 0,4
Собака: 0,3
Кошка: 0,1
Рысь: 0.09
Лев: 0.08
Птица: 0,02
Медведь: 0,01

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.