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...
TOP-5正确率就是说,在测试图片的50个分类概率中,取前面5个最大的分类概率,正确的标签(分类)有没有在里面,就是它是不是这前5个中的一个,如果是,就是分类成功. 那么模型的 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...
错误率的: The former is a multi-class classification error, i.e. the proportion of incorrectly classified images; the latter is the main evaluation criterion used in ILSVRC, and is computed as the proportion of images such that the ground-truth category is outside the top-5 predicted categori...
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确的频率,而Top5则是在十个概率值中从...
步骤3:计算准确率为:1/2=50% 计算代码: import torch def accuracy(output, target, topk=(1,)): 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...
不过那什么又是Top-K准确率呢?简单一句话概况:Top-K准确率就是用来计算预测结果中概率最大的前K个结果包含正确标签的占比。换句话说,平常我们所说的准确率其实就是Top-1准确率。下面我们还是通过一个例子来进行说明。 假如现在有一个用于手写体识别的分类器(10分类),你现在将一张正确标签为3的图片输入到分类...
Top-1错误率 即对一个图片，如果概率最大的是正确答案，才认为正确。http://blog.csdn.net/v1_...
12星座单身率排行,准确率93.99% 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...
最终res中第一位存储的是top1准确率,第二位存储的是top2准确率。 然后修改对应的train.py: 代码语言:javascript 复制 import torch from tqdm import tqdm from tensorflow import summary import datetime from utils import acc """ current_time = str(datetime.datetime.now().timestamp()) train_log_dir ...
Masked AutoEncoders(MAE) Top-1准确率87.8% masked autoencoders(MAE) 是一种可扩展的计算机视觉自监督学习方法。 本文的MAE方法很简单:mask输入图像的随机patch,并重建丢失的像素 。它基于两个核心设计的。 首先,作者开发了一种非对称的编码器-解码器体系结构,其中的编码器只对可见的patch子集(没有mask的token...