所谓的Top-1 Accuracy是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率, 而Top-5 Accuracy是指排名前五的类别包含实际结果的准确率。 下面的代码可更为直观地说明其中的区别: importnumpy as npimporttensorflow.keras.backend as K#随机输出数字0~9的概率分布output = K.random_uniform_
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,那么当我们进行测试时,输入一张图片,网络会依次输出这50个类别的概率,当所有图片测试完成后,那么: TOP-5正确率就是说,在测试图片的...
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...
学习记录:Top 1 Accuracy 和 Top 5 Accuracy 最近在看Spatial Temporal- Graph Convolution Network(时空图神经网络)[ ]。ST-GCN是基于动态人体骨骼的动作分类,在看论文的时候,这里提一下之前对于论文中的的top1的top5 Accuracy的含义,因为自己之前看的时候有点迷惑。 Confusion Matrix 先提一下Confusion Matrix的概...
错误率(或准确率) 是深度学习中评价模型预测错误率的两个指标。 一般来说, 和 的错误率越低(或准确率越高),模型的性能也就越好。 一般而言, 的错误率在数值上会比 错误率的数值要小,毕竟从 个结果里猜对的几率要比只从 个结果里猜对的几率要大嘛!
首先在util下新建一个acc.py文件,向里面加入计算top1和top5准确率的代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch def accu(output, target, topk=(1,)): """Computes the accuracy over the k top predictions for the specified values of k""" with torch.no_grad(): maxk...
由于完美分类器的曲线是(0,0)-(0,1)-(1,1)这样的三段折线,面积为1,因此我们可以计算曲线下面积作为评价标准,该评价标准就称为AUC(Area Under Curve)。 Accuracy与Top-5 Accuracy 我们在上文中提到,对于所有类别同等重要的多分类问题,计算模型的准确性时需要同时考虑正类和负类,这也就是多分类问题的常用指标...
Top-1准确率和Top-5准确率 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-1Accuracy和Top-5Accuracy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 ...
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准确率,dim=1是按行取值, largest=1是取最大值 ...
Accuracy和Top-5 Accuracy有所不同。Accuracy关注所有类别的预测，而Top-5 Accuracy则考虑预测的前5个最可能类别中是否包含正确类别，适用于特征重叠较多的情况。最后，AP和mAP是针对多任务场景的评估方法。AP通过计算不同阈值下的Precision平均值，mAP则是AP的平均值，用于评估多分类任务的性能。