Ich lese eine wissenschaftliche Arbeit über die Klassifizierung von Bildern. In den experimentellen Ergebnissen sprechen sie von Top-1- und Top-5-Genauigkeit, aber ich habe noch nie von dem Begriff gehört und kann ihn auch nicht mit Google finden.
Kann mir jemand eine Definition geben oder mich irgendwo hinweisen? :)
Antworten:
Ich habe diese Erklärung von einem Nathan Yan auf Quora gefunden
Top-N-Genauigkeit bedeutet, dass die richtige Klasse in den Top-N-Wahrscheinlichkeiten enthalten ist, damit sie als „richtig“ gilt. Angenommen, ich habe einen Bilddatensatz
Für jede davon sagt das Modell eine Klasse voraus, die in Anführungszeichen neben der richtigen Klasse erscheint
Die Top-1-Genauigkeit hierfür ist (5 richtig von 8), 62,5%. Nun nehme ich an, ich liste auch den Rest der Klassen auf, die das Modell vorhergesagt hat, und zwar in absteigender Reihenfolge ihrer Wahrscheinlichkeiten (je weiter rechts die Klasse erscheint, desto unwahrscheinlicher ist es, dass das Modell das Bild für eine Klasse hält).
- Dog “Dog, Cat, Bird, Mouse, Penguin”
- Cat “Bird, Mouse, Cat, Penguin, Dog”
- Dog “Dog, Cat, Bird, Penguin, Mouse”
- Bird “Bird, Cat, Mouse, Penguin, Dog”
- Cat “Cat, Bird, Mouse, Dog, Penguin”
- Cat “Cat, Mouse, Dog, Penguin, Bird”
- Mouse “Penguin, Mouse, Cat, Dog, Bird”
- Penguin “Dog, Mouse, Penguin, Cat, Bird”
Wenn wir hierfür die Top-3-Genauigkeit heranziehen, muss die richtige Klasse nur zu den drei vorhergesagten Klassen gehören, um zu zählen. Obwohl das Modell nicht alle Probleme perfekt lösen kann, liegt die Genauigkeit der Top-3-Werte bei 100%!