该公式为: Top-1 accuracy = (正确预测的样本数) / (总样本数)。 其中,正确预测的样本为预测结果中最高概率的类别与真实类别相同的样本,总样本数为所有的样本数。通过 Top-1 公式可以计算出分类模型在全部样本上的准确率,即预测结果与真实值相同的比例。
1)正确率(accuracy) 正确率是我们最常见的评价指标,accuracy = (TP+TN)/(P+N),这个很容易理解,就是被分对的样本数除以所有的样本数,通常来说,正确率越高,分类器越好; 2)错误率(error rate) 错误率则与正确率相反,描述被分类器错分的比例,error rate = (FP+FN)/(P+N),对某一个实例来说,分对与分...
maxk = max(topk) # topk=(1,)取top1准确率,topk=(1,5)取top1和top5准确率 batch_size = target.size(0) _, pred = output.topk(maxk, 1, True, True) # topk参数中,maxk取得是top1准确率,dim=1是按行取值, largest=1是取最大值 pred = pred.t() # 转置 correct = pred.eq(target.v...
TOP-5正确率=(所有测试图片中正确标签包含在前五个分类概率中的个数)除以(总的测试图片数) TOP-5错误率=(所有测试图片中正确标签不在前五个概率中的个数)除以(总的测试图片数) 同理,TOP-1错误率就是正确标记的样本数不是最佳概率的样本数除以总的样本数 ...
top_k_accuracy = np.mean(correct) * k # 计算最后的准确率 return top_k_accuracy print(calculate_top_k_accuracy(logits, y, k=2)) # 1.0 print(calculate_top_k_accuracy(logits, y, k=1)) # 0.5 3.2 Tensorflow中的实现 虽然Top-K准确率也是一个非常常见的指标,但是在Tensorflow中却没有直接封...
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确的频率,而Top5则是在十个概率值中从大到小排序出前五个,然后看看这前五个分类中是否存在那个正确分类,再计算频率。Pytorch实现如下: ...
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...
[0, 0, 1], [0, 1, 0], [0, 0, 1]]) yy = tf.argmax(y, 1) topk = tf.nn.top_k(logits, k = 2) topk = sess.run(topk) #print(topk) boo = tf.nn.in_top_k(logits, yy, k = 2) #logits 是网络输出的最后一层,yy指真实标签的argmax的索引位置 ...
TOP 1--水瓶座(单身到31)TOP2-双子座(单身到30)TOP3--射手座(单身到29)TOP4--摩羯座(单身到28)TOP5--天蝎座(单身到27)TOP6--狮子座(单身到26)TOP7--天秤座(单身到25)TOP8--处女座(单身到24)TOP9--金牛座(单身到23)TOP10--双鱼座(单身到22)TOP11--白羊座(单身到21)...
最终,他们得到的学生模型在 ImageNet ILSVRC 2012 验证集上实现了90.2%的 top-1 准确率,比之前的 SOTA 方法提升了 1.6 个百分点(此前 ImageNet 上 top-1 的 SOTA 是由谷歌提出的 EfficientNet-L2-NoisyStudent + SAM(88.6%)和 ViT(88.55%))。这个学生模型还可以泛化至 ImageNet-ReaL 测试集,如下表 1 ...