5、图像分类中的排名准确率与网络微调技术

图像分类中的排名准确率与网络微调技术

在图像分类任务中，准确评估模型的性能至关重要。排名准确率是一种常用的评估指标，它能够更细致地反映模型的分类能力。同时，网络微调技术则为利用预训练模型在自定义数据集上实现高效分类提供了强大的手段。

1. 排名准确率的计算

排名准确率主要包括排名 1 准确率（rank - 1 accuracy）和排名 5 准确率（rank - 5 accuracy）。排名 1 准确率指的是真实标签与模型预测概率最大的类别标签相等的次数；排名 5 准确率则更为宽松，它是真实标签出现在模型预测概率最大的前 5 个类别标签中的次数。

以下是计算排名 1 和排名 5 准确率的代码实现：

import numpy as np

def rank5_accuracy(preds, labels):
    # initialize the rank-1 and rank-5 accuracies
    rank1 = 0
    rank5 = 0

    # loop over the predictions and ground-truth labels
    for (p, gt) in zip(preds, labels):
        # sort the probabilities by their index in descending
        # order so that the more confident guesses are at the
        # front of the list
        p = np.argsort(p)[::