Eine der Bewertungsmethoden für ImageNet Competition (Klassifizierung von Bildern mit 1.000 Kategorien) ist der Top-5-Fehler. Was bedeutet das?
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Die Top-5-Fehlerrate (eines Modells) ist der Anteil der Testbilder, für die das richtige Etikett nicht zu den fünf Etiketten gehört, die vom Modell als am wahrscheinlichsten angesehen werden [ 1 ].
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Ich denke, die bedingte Bewertung von sollte lauten: , wenn in den obersten N wahrscheinlichen Klassifikationen für eine gegebene Grundwahrheitsklasse Bk auftritt. = 1, wenn nicht.d(Ai,Bk) d(Ai,Bk)=0 Ai
Hier nimmt k die Werte 0 bis N-1 an. Wobei N die Anzahl der Klassen ist. Für jedes gibt es wahrscheinliche Klassifikationen, wobei i Werte [0, N-1] annimmt.Bk Ai
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