本文详细解析了TensorFlow中tf.nn.in_top_k函数的工作原理。该函数用于判断预测结果的前k个高分类别中是否包含真实标签，常用于评估分类模型的准确率。适合深度学习和机器学习领域的研究者和开发者阅读。
tf.nn.in_top_k(logits, y, k)
这里面logits 是对分类预测结果的一个打分，每个元素对应每个可能分类的所打分数，y是真实的标签值。
这个函数干的是这样一件事：这个logits的打分表中前k高的分数里面，是不是包含了真实的标签值？
返回布尔数 True or False。
一般取
k=1, 就是最高分的类就是最后预测的类。
tf.nn.in_top_k(logits, y, 1)TensorFlow：tf.nn.in_top_k(logits, y, k)
最新推荐文章于 2025-05-19 22:29:06 发布
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