ニューラルネットワークの精度

Question

私はニューラルネットワークの出力{y1、y2、...、yi}のベクトルをいくつかの入力xに対して持っているとしましょう。出力のi番目の要素はxがクラスi。また、ベクトルy = {0,0、...、1、...、0}で表されるxの正しい分類を知っています。これは、0で満たされ、j番目の位置に1を含みます。 xはjクラスに分類されるべきです。

ニューラルネットワークが入力を正しく分類したかどうかを測定するにはどうすればよいですか？出力ベクトルから最も高い確率を選択し、そのような分類が正しいものかどうかを判断しますか？または、すべての出力確率を最も近い整数値に変換し、新しいベクトルとベクトルyを比較します（いくつかのミスマッチが存在する場合、ネットワークが入力を正しく分類できなかったと仮定します）。そして、ネットワークの精度をどのように計算すればよいですか？正確度=正しい分類/すべての分類？

Answer 1

あなたは結果として最も高い確率で出力を取るだけで、残りは破棄されます（正しいクラスが1つしかないと仮定して）。正確なラベルと正確さを比較すると、トップ1の結果と呼ばれることがあります。トップ5の場合、5つの最高得点をとり、これらのクラスのいずれかがラベルと一致するかどうかを確認します。