Tôi đang đọc một bài báo khoa học về phân loại hình ảnh. Trong các kết quả thử nghiệm, họ nói về độ chính xác của top 1 và top 5 nhưng tôi chưa bao giờ nghe về thuật ngữ này và cũng không thể tìm thấy nó bằng google.
Ai đó có thể cho tôi một định nghĩa hoặc chỉ cho tôi một nơi nào đó? :)
Câu trả lời:
Tôi đã tìm thấy lời giải thích này của một người Yan Yan trên Quora
Độ chính xác của Top-N có nghĩa là lớp chính xác sẽ nằm trong xác suất Top-N để nó được tính là đúng chính xác. Ví dụ: giả sử tôi có một bộ dữ liệu hình ảnh
Đối với mỗi trường hợp này, mô hình sẽ dự đoán một lớp sẽ xuất hiện bên cạnh lớp chính xác trong phần trích dẫn
Độ chính xác Top-1 cho điều này là (5 đúng trong số 8), 62,5%. Bây giờ, giả sử tôi cũng liệt kê ra các lớp còn lại mà mô hình dự đoán, theo thứ tự giảm dần xác suất của chúng (lớp càng xuất hiện đúng, mô hình càng ít nghĩ rằng hình ảnh là lớp tat)
- Dog “Dog, Cat, Bird, Mouse, Penguin”
- Cat “Bird, Mouse, Cat, Penguin, Dog”
- Dog “Dog, Cat, Bird, Penguin, Mouse”
- Bird “Bird, Cat, Mouse, Penguin, Dog”
- Cat “Cat, Bird, Mouse, Dog, Penguin”
- Cat “Cat, Mouse, Dog, Penguin, Bird”
- Mouse “Penguin, Mouse, Cat, Dog, Bird”
- Penguin “Dog, Mouse, Penguin, Cat, Bird”
Nếu chúng ta lấy độ chính xác top 3 cho điều này, thì lớp chính xác chỉ cần nằm trong ba lớp dự đoán hàng đầu để tính. Kết quả là, mặc dù mô hình không hoàn toàn nhận được mọi vấn đề, độ chính xác top 3 của nó là 100%!