步骤2:依次比较预测与label是否匹[2,0]--[1,0],可知第二个预测正确,则预测正确为1 步骤3:计算准确率为:1/2=50% 计算代码: import torch 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_siz
最终res中第一位存储的是top1准确率,第二位存储的是top2准确率。 然后修改对应的train.py: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import torch from tqdm import tqdm from tensorflow import summary import datetime from utils import acc """ current_time = str(datetime.datetime.now()....
Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率 之前⼀直不清楚Top1和Top5是什么，其实搞清楚了很简单，就是两种衡量指标，其中，Top1就是普通的Accuracy，Top5⽐Top1衡量标准更“严格”，具体来讲，⽐如⼀共需要分10类，每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值，Top1就是这⼗个值中最⼤的那个概率值对应...
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...
需要注意的是我们这⾥只有两类，因此不存在top5。因此如果设置参数topk=(1,5)，则会报错：RuntimeError:invalid argument 5:k not in range for dimension at /pytorch/ate ...因此我们只能设置topk=(1,2)，⽽且top2的值肯定是100%。最终res中第⼀位存储的是top1准确率，第⼆位存储的是top2准确率...
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: importtorchdefaccu(output, target, topk=(1,)):"""Computes the accuracy over the k top predictions for the specified values of k"""with torch.no_grad(): maxk=max(topk) ...
具体来讲,比如一共需要分10类,每次分类器的输出结果都是10个相加为1的概率值,Top1就是这十个值中最大的那个概率值对应的分类恰好正确的频率,而Top5则是在十个概率值中从大到小排序出前五个,然后看看这前五个分类中是否存在那个正确分类,再计算频率。Pytorch实现如下: ...
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 ...