关于神经网络图像分类中的Top-1和Top-5

最新推荐文章于 2025-07-10 21:19:34 发布
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分类专栏： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/liujianlin01/article/details/80904179
本文介绍了在图像识别任务中两种常见的评估指标：Top-1错误率和Top-5错误率。Top-1错误率衡量的是模型预测结果与实际结果完全匹配的情况；而Top-5错误率则更为宽松，只要模型给出的概率最高的五个结果中包含正确答案即视为正确。

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Top-1错误率

对一个图片，只判断概率最大的结果是否是正确答案。

Top-5错误率

对一个图片，判断概率排名前五中是否包含正确答案。

基于卷积神经网络ResNet50的猫狗图像分类
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
05-05 1506
本次实验使用猫狗图像数据集，数据集中包含25000张猫和狗的图像（12500张猫的图像，12500张狗的图像），这些图像都是中等分辨率的彩色JPEG图像。我们将选取其中的猫狗图像各1500张用于训练，500张图像用于验证。 本次实验将使用猫狗图像数据集基于ResNet50网络模型构建神经网络完成分类。
常见的Top-1和Top-5有什么区别？
lu_linux的博客
05-10 786
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： 　　那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？我们知道ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会给出1000个按概率从高到低的类别排名， 　　所谓的Top-1 Accuracy是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率， 　　而Top-5 Accuracy是指排名前五的类别包含实际结果的准确率。 　　下面的代码可.
深度学习中Top-1和Top-5分别代表的含义和评价标准
XDXDXDXDX111的博客
10-11 8497
在图像分类任务中，TOP-1 准确率表示模型在给定的测试数据集上正确分类的图像所占的比例。具体而言，对于每张测试图像，模型会给出一个类别的预测结果，而 TOP-1 准确率是指模型的预测结果中的第一个（概率最高）预测是否与实际标签相符的比例。总之，TOP-1 准确率和 TOP-5 准确率是用于突发深度学习模型在图像分类任务中的性能的常见指标，它们描述了模型的分类准确程度。在Top-5正确率中，模型会给出前五个最高概率的预测结果，图像被认为是正确分类的前提是实际标签出现在这五个预测中的任何一个中。
Top-1 accuracy和Top-5 accuracy：AI分类核心指标解析
最新发布
weixin_43907670的博客
07-10 497
若一张图片实际是 “猫”，模型预测的前 5 名包含 “猫”（即使 “猫” 是第 2 名或第 5 名），则该样本算 Top-5 正确；·图片 12 的实际标签是 “熊猫”，模型预测的前 5 名是 “熊、熊猫、猫、狼、豹” → Top-1 错误（第 1 名是 “熊”），但 Top-5 正确（“熊猫” 在第 2 名）。·图片 11 的实际标签是 “熊猫”，但模型预测的前 5 名是 “熊、猫、狗、狼、豹”（均不包含 “熊猫”） → 此时 Top-1 和 Top-5 均错误。包含则算 “正确”，否则 “错误”。
神经网络测试结果中的Top-1和Top-5是什么意思
Airbser的博客
07-21 6117
之前看论文经常看到Top-1和Top-5的错误率或者精确度，但一直没搞懂是什么意思，查了一下，在这篇博客上找到了答案深度学习基础系列（二）| 常见的Top-1和Top-5有什么区别？ 于是记录一下以备自用。 上图数据集是ImageNet ILSVRC-2010，图源自论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》 因为数据集中有很多类别，如ImageNet中有1000种类别，Top-1就是指第一种类别上的精确度或者错误
图片分类中top1，top5的理解（代码演示）
qq_31355669的博客
08-17 9458
创建一个预测的结果 #创建一真实的label，同时展示topk函数的使用方法 得出相应的结果，结果告诉我们，top1就是准确率，【batch_size】—【batch_size】top5是每类预测向量前五个概率值，分别预测的类别，计算他们准确率即：【5，batch_size】—【batch_size】 参考：https://blog.youkuaiyun.com/shanshangyouzhiyangM...
分类网络中的top1和top5
kingonlyuserjava的博客
05-21 7856
import torchvision import torch import torch.utils.data.dataloader as dataloader import torchvision.datasets as datasets import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 加载数据和处理数据 transform = transforms.Comp.
PSCapsNet:基于论文“通过Top-2分类评估卷积神经网络和胶囊网络用于图像分类的泛化能力”的PyTorch参数共享胶囊网络的实现
05-26
基于的论文，一种参数共享胶囊网络的PyTorch实现。 要求 火炬 conda install pytorch torchvision -c pytorch PyTorchNet pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master 胶囊层 pip install git+...
阿里天池FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享
01-06
最后，模型的评估指标通常是Top-1和Top-5准确率，分别表示模型预测的最可能类别和前五最可能类别中有正确答案的概率。在FashionAI比赛中，高精度和高召回率同等重要，因为这对于实际应用场景中的用户体验至关重要。 ...
【计算机视觉】卷积神经网络(CNN)原理详解：图像处理与特征提取技术综述
04-21
内容概要：卷积神经网络（CNN）是一种专为处理图像、视频、声音等网格结构数据的深度学习模型，模仿人类视觉系统工作方式，通过层层筛选和提炼信息，最终识别出图像中的特征。文章详细介绍了CNN的基本结构和操作流程...
基于卷积神经网络和注意力机制的图像检索.pdf
09-25
本文介绍了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和注意力机制的图像检索方法，以解决当前图像检索方法中存在的不能很好地分辨图像中不同区域和内容的重要性的问题。该方法首先使用卷积神经...
Top-1错误率、Top-5错误率等常见的模型算法评估指标解析
你好，明天，，的博客
02-12 4513
Top-1 错误率：指预测输出的概率最高的类别与人工标注的类别相符的准确率，就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果，如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确，则预测正确，否则预测错误。 Top-5 错误率：指预测输出的概率最高的前5个类别，就是最后概率向量最大的前五名中，只要出现了正确概率（与人工标注类别一致）即为预测正确，否则预测错误。
图像分类的top-1 and top-5 error
qq_45583898的博客
06-29 1168
Top-1 Error：假设模型预测某个对象的类别，模型输出1个预测结果，那么这一个结果能判断正确的概率就是Top-1正确率。判断错误的概率就是Top-1错误率。简言之就是模型判错的概率。 Top-5 Error ：假设模型预测某个对象的类别，模型输出5个预测结果，只要其中一个能判断正确类别，这个概率就是Top-5正确率，反之，预测输出的五个结果都错误的概率就是Top-5错误率。 一般来说，Top-1 Error和Top-5 Error越低，模型的性能也就越好。且Top-5 Error 往往小于Top-1
深度学习中TOP-1 和TOP-5 分别表示什么意思？
zy的博客
10-22 6346
深度学习常见的准确率指标：TOP-1 和TOP-5分别表示什么意思？
这就是神经网络 1：早期分类网络之LeNet-5、AlexNet、ZFNet、OverFeat、VGG
yuanlulu的博客
11-21 4615
概述 本系列文章计划介绍总结经典的神经网络结构，先介绍分类网络，后续会包括通用物体检测、语义分割，然后扩展到一些相对较细的领域如人脸检测、行人检测、行人重识别、姿态估计、文本检测等。 一些经典网络的年代、性能及参数趋势如下表所示： LeNet-5 (1998) LeNet-5来自Yann LeCun在1998年的论文，这个网络用于识别手写数字。作者有个很出名的数据集MNIST，也是本论文用到的...
详解深度模型的评价指标top-1和top-5的原理和实现代码
li1784506的博客
07-10 2844
input:输入数据张量k:要获取几个数值dim:确定在哪个维度上获取数据largest:控制获取最大值还是最小值，largest=True返回最大值。sorted：控制返回值是否按顺序输出。topk的返回值分为两部分，前部分是数值，后部分是数值对应的索引号。
深度学习 常见的名词Top-1和Top-5分别有什么含义
qq_27278957的博客
09-03 8624
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： 那Top-1 Accuracy和Top-5 Accuracy是指什么呢？区别在哪呢？我们知道ImageNet有大概1000个分类，而模型预测某张图片时，会给出1000个按概率从高到低的类别排名， 所谓的Top-1 Accuracy是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率， 而Top-5 Accuracy是指排名前五的类别包含实际结果的准确率。 下面的代码可更为直观地说明其.
关于深度学习中Top-1与Top-5评价标准的理解
wujunlin的博客
08-18 3500
对评估模型预测准确性的指标： Top-1错误率、Top-5错误率，Top-1正确率、Top-5正确率的理解
卷积神经网络在Fashion-MNIST图像识别中的应用研究
在本研究中，使用卷积神经网络进行的图像识别是将输入的Fashion-MNIST图像分类到相应的服装类别中。 4. 卷积神经网络在图像识别中的应用: 卷积神经网络在图像识别领域应用广泛，其结构非常适合提取图像中的空间层次...
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