top_k_accuracy = (1/N) *Σ(i=1 to N) [y_i in top_k(y_i)] 其中,N为样本数,y_i为第i个样本的真实标签,y_i为第i个样本预测出的标签,top_k(y_i)表示在y_i的所有分类结果中,取前k个。 例如,当k=3时,如果第i个样本的真实标签为'cat',而模型预测出的分类结果为['dog', 'cat', '...
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...
Top-k准确率的计算公式为: [ \text{Top-k Accuracy} = \frac{\text{Number of correct predictions in top k}}{\text{Total number of predictions}} ] 1.4 Top召回率(Top-k Recall) Top-k召回率与Top-k准确率类似,区别在于它用于衡量模型在前K个预测中正确找到了多少个真实的正例。 2. 代码示例 下...
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...
本文简要介绍python语言中 sklearn.metrics.top_k_accuracy_score 的用法。 用法: sklearn.metrics.top_k_accuracy_score(y_true, y_score, *, k=2, normalize=True, sample_weight=None, labels=None) Top-k 准确度分类得分。 该指标计算正确标签出现在预测的前 k 标签中的次数(按预测分数排名)。请注意,...
top_k_categorical_accuracy( y_true, y_pred, k=5 ) 参数 y_true 基本事实值。 y_pred 预测值。 k (可选)要查看计算准确性的顶级元素的数量。默认为 5。 返回 Top K 分类准确率值。 单机使用: y_true = [[0, 0, 1], [0, 1, 0]] y_pred = [[0.1, 0.9, 0.8], [0.05, 0.95, 0]...
top_values, top_indices = K.get_session().run(tf.nn.top_k(_pred_test, k=5)) Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 如果您需要精确度指标,可以将其添加到模型"top_k_categorical_accuracy"中. model.compile('adam','categorical_crossentropy', ['accuracy','top_k_categorical_accuracy']) ...
在模型迭代过程中,“top-k Accuracy”可能会持续提高,这反映了性能的提升。然而,准确率可能会在一段时间内保持不变,如下所示: 所以,top-k Accuracy常用于评估模型改进策略,模型最终性能仍然要通过top-1 Accuracy评估。 在Scikit-learn中也提供了top-k Accuracy评估指标。
for k in topk: # 计算前k行的所有1的和,所有预测对的值 correct_k = tf.reduce_sum(tf.cast(tf.reshape(correct[:k], [-1]), dtype=tf.int32)) acc = float(correct_k / batch_size) # 求精确度 res.append(acc) return res acc = accuracy(output, target, topk=(1, 2, 3, 4, 5, ...
3.1、tf.sort()排序,tf.argsort()排序得到元素index 3.2、top-k之tf.math.top_k()最大的前k个元素 3.3、top-kaccuracy 3.4...、tf.equal(a,b):逐个判断a,b中元素是否相等 accuracy的例子! 2.5、tf.unique():去除重复的元素 三、张量排序3.1、tf.sort()排序,tf.argsort()排序得到元素 ...