深度学习基础系列（二）| 常见的Top-1和Top-5有什么区别？

　　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中的区别：

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)))

　　运行后再看看结果为：

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]

　　从结果上看，output中排名最高的值为0.9076816，其对应的数字为7，而实际数字为1，故不在Top1，而数字1对应的值为0.8182187，排名第二，故在Top5内。

　　

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