Top1与Top5

分类任务中，会给出N个类别按照概率从高到低的类别排名。

  所谓TOP1 是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率

  所谓TOP5 是指排名前五的类别包含实际结果的准备率。

import numpy as np
import tensorflow.keras.backend as K

# 随机输出数字0~9的概率分布
output = K.random_uniform_variable(shape=(1, 10), low=0, high=1)
# 实际结果假设为数字1
actual_pos = K.variable(np.array([1]), dtype='int32')
print("数字0~9的预测概率分布为:", K.eval(output))
print("实际结果为数字:", K.eval(actual_pos))
print("实际结果是否in top 1: ", K.eval(K.in_top_k(output, actual_pos, 1)))
print("实际结果是否in top 5: ", K.eval(K.in_top_k(output, actual_pos, 5)))

运行结果

数字0~9的预测概率分布为: [[0.301023   0.8182187  0.71007144 0.80164504 0.7268218  0.58599055 0.19250274 0.9076816  0.8101771  0.49439466]]
实际结果为数字: [1]
实际结果是否in top 1:  [False]
实际结果是否in top 5:  [ True]