什麼是圖像分類的Top-5錯誤率？

01-07

在看一些深度學習圖像分類文獻的時候，經常提到ImageNet Top-5錯誤率降到了15%。請問什麼是圖像分類的Top-5錯誤率，謝謝！

imagenet圖像通常有1000個可能的類別，對每幅圖像你可以猜5次結果(即同時預測5個類別標籤)，當其中有任何一次預測對了，結果都算對，當5次全都錯了的時候，才算預測錯誤，這時候的分類錯誤率就叫top5錯誤率

已有答案：http://stats.stackexchange.com/questions/156471/imagenet-what-is-top-1-and-top-5-error-rate

翻譯一下和Yong Pan答案是一樣的，top1就是你預測的label取最後概率向量裡面最大的那一個作為預測結果，你的預測結果中概率最大的那個類必須是正確類別才算預測正確。而top5就是最後概率向量最大的前五名中出現了正確概率即為預測正確。

主要是ImageNet數據集Label有一定的誤差，很多圖片人類看來可以歸為好幾個類，所以就用top-5當一個重要的評測標準

我覺得樓上Yong Pan的答案是對的。今天剛剛讀了一下alexnet那篇原文。

top-5 錯誤是指正確label不在model預測的前五個答案當中

好像是分類結果排行前5名，如果其中有正確的結果就是分類正確？

我也不確定。。。