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_variable(shape=(1, 10), low...
Top-1准确率和Top-5准确率 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-...
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...
在混淆矩陣中,可以看到每一個數字代表著每個真實類別被預測成所有類別的概率,那麼在這麼多預測結果中,按照概率由大到小排列。 top-1就是隻看概率最大的那個結果,是否預測正確,將其作為top-1的結果。 top-5就是看概率最大的前五個結果,只要裡面包含了預測正確的結果,就算預測正確,將其作為top-5的結果。 自我...
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...
在图像分类中,一般使用top1和top5来衡量分类模型的好坏。下面来看看。 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 ...
1 在每次迭代中计算top1和top5,然后求平均 计算代码: 输入是模型输出(batch_size×num_of_class),目标label(num_of_class向量),元组(分别向求top几) def accuracy(output, target, topk=(1,)): """Computes the[email protected]for the specified values of k""" ...
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...
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!
Top-1准确率和Top-5准确率 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:...