Top-N 방식으로 정확성 평가에 대해 언급 한 저널 논문은 거의 발견되지 않았습니다. 데이터는 동일한 교육, 테스트 조건에서 Top 1 정확도 = 42.5 % 및 Top-5 정확도 = 72.5 %를 보여주었습니다. top-1과 top-5의 비율을 계산하는 방법이 궁금합니다.평가 및 계산 Top-N 정확도 : Top 1 및 Top 5
몇 가지 예를 들어 설명해 주시겠습니까?
감사
상위 1 정확도는 기존의 정밀도입니다 : 모델 대답 (확률이 가장 높은 사람은) 정확히 예상 해답이 될 수 있어야합니다.
톱 5 정확도는 모델의 가장 높은 확률 인 5 가지 모델의이 예상 답변과 일치해야 함을 의미합니다.
예를 들어, 신경망을 사용하여 물체 인식에 기계 학습을 적용한다고 가정 해 보겠습니다. 고양이의 사진이 도시되고, 이들이 신경망의 출력이다 :
톱 1 정확도를 사용하면 호랑이를 예측했기 때문에 이 잘못된으로 잘못 계산됩니다.
톱 5 정확도를 사용하면 이 올바른으로 계산됩니다. 그 이유는 cat이 상위 5 개 추정 중 하나이기 때문입니다.
정말 고마워! 이것은 좋은 설명과 예입니다. –
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 귀하의 의견으로는, Top-5가 실제로 좋은 척도입니까, 아니면 신경망의 진정한 능력을 과장 할 수있는 방법입니까? 눈이 멀었을 때 어떤 동물이 나 앞에서 나에게 말해달라고 부탁하면 나는 "호랑이, 개, 고양이, 스라소니 또는 사자"라기보다는 "고양이"라고 기대합니다. –
캐주얼 리더의 관점에서 질문을보십시오. 대답 할 수 있다고 생각하십니까? 내가 읽는 방법은 다음과 같다.'나는 Y에 관해 말하는 X를 읽는다. 그것은 a = 5와 b = 14라는 것을 보여준다. 그들은 어떻게합니까? 내놔 codez'. 내 질문에 답할 수 없다고 확신합니다. 당신이 당신 것 같아요? –
@SalvadorDali는 "rcpinto"의 답을 아래에서 확인합니다. 어쩌면 당신도 거기에서 이해할 수있는 어떤 것. 답장을 보내 주셔서 감사합니다. 다음 번에 제 질문을 명확히하겠습니다. –