top-5错误率：对每幅图像同时预测5个标签类别，若预测的5个类别任意之一为该图像的正确标签，则视为预...
通俗的讲,所谓Top-1 error-rate就是使用预测结果和正确结果进行对比,如果相同则表示预测正确! 相比而言,Top-5 error-rate 就是使用预测结果的Top-5(分类结果标签的前五个)与正确结果进行对比,如果五个之中有一个正确那么就认为分类器预测结果正确。 一般来说,Top-1和Top-5错误率越低,模型的性能也就越好。且...
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...
top1---就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确,则预测正确。否则预测错误 top5---就是最后概率向量最大的前五名中,只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。 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(batc...
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)...
图片分类top1和top5 Top-5错误率:预测一个图片,如果概率前五中包含正确答案,即认为正确。 Top-1错误率:预测一个图片,如果概率最大的是正确答案,才认为正确。
ResNet(Residual Neural Network)由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出,通过使用ResNet Unit成功训练出了152层的神经网络,并在ILSVRC2015比赛中取得冠军,在top5上的错误率为3.57%,同时参数量比VGGNet低,效果非常突出。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练,模型的准确率也有比较大的提升。同时ResNet的推广性...
【matcovnet学习笔记】objective,top1error,top5error详解 排名前1和前5的错误率是衡量某些解决方案成功与否的重要单位 ,要理解这三个概念,关键是要看懂下面这个多类误差函数 先大致介绍一下这三个概念 top1就是你预测的label 取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,你的预测结果中概率最大的那个类必须是正确...
因为那时候top1错误率太高了 不好看 你看现在谁还看top5错误率，都只比top1了
一方面,广泛使用的ResNet50在imagenet1000分类任务上,top1识别准确率可以达到较高的识别准确率76.5%;另一方面对一张224*224的图像进行分类,预测效率高,适合研究探索新方法和实际场景应用,在Tesla P4卡测试,如果使用飞桨核心框架Paddle Fluid预测,平均预测时间是8.787ms,进一步结合TensorRT预测,平均预测时间可以加速到5.434...