जवाबों:
मुझे यह स्पष्टीकरण Quora पर एक नाथन यान द्वारा मिला
टॉप-एन सटीकता का मतलब है कि सही वर्ग को "सही" के रूप में गिनने के लिए टॉप-एन संभावनाओं में होना चाहिए। एक उदाहरण के रूप में, मान लीजिए कि मेरे पास छवियों का एक डेटा सेट है
इनमें से प्रत्येक के लिए, मॉडल एक वर्ग की भविष्यवाणी करेगा, जो कोटेशन में सही वर्ग के बगल में दिखाई देगा
इसके लिए शीर्ष -1 सटीकता (8 में से 5 सही), 62.5% है। अब मान लीजिये कि मॉडल की भविष्यवाणी की गई बाकी कक्षाओं को भी सूचीबद्ध करता हूं, उनकी संभावनाओं के अवरोही क्रम में (आगे वर्ग सही प्रतीत होता है, कम संभावना है कि मॉडल को लगता है कि छवि टैट क्लास है)
- 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”
यदि हम इसके लिए शीर्ष -3 सटीकता लेते हैं, तो सही वर्ग को गिनने के लिए केवल शीर्ष तीन अनुमानित कक्षाओं में होना चाहिए। नतीजतन, मॉडल पूरी तरह से हर समस्या नहीं होने के बावजूद, इसकी शीर्ष -3 सटीकता 100% है!