Jaka jest definicja dokładności Top-n?

Czytam artykuł naukowy na temat klasyfikacji obrazów. W wynikach eksperymentów mówią o dokładności 1 i 5, ale nigdy nie słyszałem o tym terminie, ani nie mogę go znaleźć za pomocą Google.

Czy ktoś może podać mi definicję lub wskazać gdzieś? :)

W pierwszej piątce dokładności przyznajesz sobie, że masz właściwą odpowiedź, jeśli prawidłowa odpowiedź pojawia się w pięciu pierwszych zgadywaniach.

Znalazłem to wytłumaczenie przez jednego Nathana Yana z Quory

Dokładność Top-N oznacza, że ​​właściwa klasa ma prawdopodobieństwo Top-N, aby mogła zostać uznana za „poprawną”. Jako przykład załóżmy, że mam zestaw danych obrazów

• Pies
• Kot
• Pies
• Ptak
• Kot
• Kot
• Mysz
• Pingwin

Dla każdego z nich model przewidzi klasę, która pojawi się obok właściwej klasy w cudzysłowie

• Pies pies"
• Kot „Ptak”
• Pies pies"
• Ptak „Ptak”
• Kot kot"
• Kot kot"
• Mysz „Pingwin”
• Pingwin „Pies”

Najwyższa dokładność w tym zakresie wynosi (5 z 8 poprawnych), 62,5%. Załóżmy teraz, że wymieniłem również pozostałe klasy, które model przewidział, w porządku malejącym według ich prawdopodobieństwa (im bardziej w prawo pojawia się klasa, tym mniej prawdopodobne, że model myśli, że obraz jest klasą tat)

- 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”

Jeśli weźmiemy do tego dokładność do 3 najlepszych, poprawna klasa musi się znaleźć tylko w trzech najlepszych przewidywanych klasach. W rezultacie, pomimo tego, że model nie doskonale radzi sobie z każdym problemem, jego dokładność w pierwszej 3 wynosi 100%!