ImageNet : 상위 5 개 오류는 무엇을 의미합니까?

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ImageNet Competition (1,000 개 범주 이미지 분류)의 평가 방법 중 하나는 상위 5 개 오류입니다. 그 의미는 무엇입니까?

machine-learning classification computer-vision

— RockTheStar
소스

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순위 5 오류라고도하는 상위 5 오류는 단순히 로 순위 N 오류 메트릭을 인스턴스화 한 것입니다 . $(N=5)$

순위 오차는 결과가 신뢰도의 내림차순으로 정렬 될 때 모델 의 상위 예측 된 결과 또는 올바른 레이블 가 나타나지 않는 테스트 샘플 의 비율입니다 . $N$ $x_i$ $y_i$ $N$ $P(y_i|x_i)$

에서 ILSVRC 2014 , 분류에 대한 오류 메트릭했다 :

e = \frac{1}{n} \cdot \sum_{k} min_{i} d (c_{i}, C_{k})

$e = \tfrac{1}{n} \cdot \sum_k \min_{i} d(c_i, C_k)$

어디

d (a, b) = {\begin{cases} 0 & if a = b \\ 1 & otherwise \end{cases}

$d(a, b) = \begin{cases} 0 & \text{if } a = b \\ 1 & \text{otherwise} \end{cases}$

$c_i$ 는 예측 레이블이고 는 기본 진리 레이블입니다. 가능한 레이블 이 있습니다 . $C_k$ $n$ $k=1, ..., n$

— 사발 라바
소스

큰! 한 가지 설명으로, c와 대문자 C는 무엇을 의미합니까?

— RockTheStar

여기서 큰 C는 기본 진리 레이블 중 하나이고 작은 c는 예측 레이블 중 하나입니다.

— sabalaba

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sabalaba-귀하의 답변에 해당 정보를 추가 할 수 있습니까?

— Glen_b-복지 모니카

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상위 5 오류율 (모델의)은 올바른 레이블이 모델에서 가장 가능성이 높은 것으로 간주되는 5 개의 레이블 중 하나가 아닌 테스트 이미지의 일부입니다 [ 1 ]

— 데 브랫 버 시니
소스

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의 조건부 평가 는 주어진 지상 진리 클래스 Bk에 대한 N 개의 가능한 분류에서 가 발생 하면 이어야 한다고 생각합니다 . 그렇지 않은 경우 = 1입니다. $d(A_i, B_k)$ $d(Ai, Bk) = 0$ $A_i$

여기서 k는 0에서 N-1까지의 값을 취합니다. 여기서 N은 클래스 수입니다. 각 에 대해 가능한 분류가 있으며, 여기서 i는 값 [0, N-1]을 갖습니다. $B_k$ $A_i$

— RM 나 이어
소스