Top-n精度的定义是什么？

我正在阅读有关图像分类的科学论文。在实验结果中，他们提到了top-1和top-5的准确性，但我从未听说过该术语，也无法使用google找到它。

有人可以给我一个定义或指向我某个地方吗？:)

如果您的前五名猜测中都出现了正确的答案，那么您会以前五名的准确性获得信誉。

我在Quora上找到了Nathan Yan的解释

Top-N准确性意味着正确的类将属于Top-N概率，以便被视为“正确”。例如，假设我有一个图像数据集

• 狗
• 猫
• 狗
• 鸟
• 猫
• 猫
• 鼠
• 企鹅

对于这些变量，模型将预测一个类别，该类别将出现在报价中正确类别的旁边

• 狗“狗”
• 猫“鸟”
• 狗“狗”
• 鸟“鸟”
• 猫“猫”
• 猫“猫”
• 鼠标“企鹅”
• 企鹅“狗”

为此，Top-1的准确性为（8个中的5个正确），即62.5％。现在，假设我还按照模型概率的降序列出了模型预测的其余类（类出现的越靠右，模型认为图像是tat类的可能性就越小）

- Dog “Dog, Cat, Bird, Mouse, Penguin”
- Cat “Bird, Mouse, Cat, Penguin, Dog”
- Dog “Dog, Cat, Bird, Penguin, Mouse”
- Bird “Bird, Cat, Mouse, Penguin, Dog”
- Cat “Cat, Bird, Mouse, Dog, Penguin”
- Cat “Cat, Mouse, Dog, Penguin, Bird”
- Mouse “Penguin, Mouse, Cat, Dog, Bird”
- Penguin “Dog, Mouse, Penguin, Cat, Bird”

如果我们采用前三位的准确性，则正确的类别只需要在预测的前三类中进行计数即可。结果，尽管该模型不能完美解决所有问题，但其前三位的准确性为100％！