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', 'bird', 'fish']
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...
图像分类或是识别任务中,一般要求计算top-1,top-2,tor-5等准确率,下面是用Tensorflow2实现这一功能的基本代码,可以根据要求改代码分别计算: def accuracy(output,target,topk(1,)): maxk=max(topk) batch_size=target.shape[0] pred=tf.math.top_k(output,maxk).indices pred=tf.transpose(pred,perm=[1,...
如何计算top-k accuracy 3.4、top-k accuracy实战例子! 完整例子: 代码演示: 运行结果:四、填充与复制... 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-k accuracy 3.4 图神经网络之池化SAGPool SAGPool 一个自注意力图池化方法,它是架构在...
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。
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']) ...
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,这里不...
Top-k准确率分数 top_k_accuracy_score函数是对accuracy_score函数的扩展。 不同之处在于,只要真实标签与前 k 个最高预测分数之一相关联,就认为预测是正确的。accuracy_score是 k = 1的特例。 该函数可以应用于二分类和多分类情况,但不包括多标签情况。
计算了boo之后,boo已经是top k中是否包含真实标签的布尔值了;剩下的操作就和top 1一样了,转换为数值即可。 accuracy_top5 = tf.reduce_mean(tf.cast(boo, "float"), name = "top5_accuracy")发布于 2018-08-24 19:44 TensorFlow 学习 深度学习(Deep Learning) 机器学习 赞同3添加评论 ...