精华内容
下载资源
问答
  • Top1

    2012-10-24 09:44:00
    http://www.cnblogs.com/insus/archive/2011/09/07/2169742.html http://www.cnblogs.com/Jax/category/88715.html http://www.cnblogs.com/idior/articles/606938.html 转载于:...

    http://www.cnblogs.com/insus/archive/2011/09/07/2169742.html

    http://www.cnblogs.com/Jax/category/88715.html

    http://www.cnblogs.com/idior/articles/606938.html

    转载于:https://www.cnblogs.com/zhcw/archive/2012/10/24/2736603.html

    展开全文
  • Top1ACC

    2021-04-16 17:20:29
    Top1ACCTop1ACCTop1ACC

    Top1ACCTop1ACC

    准确率(accuracy): (TP + TN )/( TP + FP + TN + FN)

    Acc:所有预测正确的/所有

    #  for major_test
    import torch
    import major_config
    import torchvision.transforms as transforms
    from torch.utils.data import DataLoader
    from major_dataset import LoadDataset
    
    def evaluteTop1(model, loader):
        model.eval()
    
        correct = 0
        total = len(loader.dataset)
    
        for x, y in loader:
            #x, y = x.to(major_config.device), y.to(major_config.device)
            with torch.no_grad():
                logits = model(x)
                pred = logits.argmax(dim=1)
                correct += torch.eq(pred, y).sum().float().item()
            # correct += torch.eq(pred, y).sum().item()
        return correct / total
    
    
    def evaluteTop5(model, loader):
        model.eval()
        correct = 0
        total = len(loader.dataset)
        for x, y in loader:
            #x, y = x.to(major_config.device), y.to(major_config.device)
            with torch.no_grad():
                logits = model(x)
                maxk = max((1, 5))
                y_resize = y.view(-1, 1)
                _, pred = logits.topk(maxk, 1, True, True)
                correct += torch.eq(pred, y_resize).sum().float().item()
        return correct / total
    
    if __name__ == "__main__":
        # 1.加载测试数据
        # 1.1 预处理
        test_transform = transforms.Compose([
            transforms.Resize((32, 32)),
            transforms.ToTensor(),
            transforms.Normalize(major_config.norm_mean, major_config.norm_std),
        ])
        # 1.2 数据加载
        test_data = LoadDataset(data_dir=major_config.test_image, transform=test_transform)
        test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=10, shuffle=True)  # shuffle训练时打乱样本
    
        # 2.加载模型
        net = major_config.model  # 对应修改模型 net = se_resnet50(num_classes=5,pretrained=True)
        path_model_state_dict = major_config.path_test_model
        net.load_state_dict(torch.load(path_model_state_dict))
    
        # 3.评测
        res_top1 = evaluteTop1(net,test_loader)
        print(res_top1)
        res_top5 = evaluteTop5(net,test_loader)
        print(res_top5)
    
    展开全文
  • RepeT_Top1-源码

    2021-03-12 21:33:26
    RepeT_Top1
  • Python学习卡:可学0基础到大牛全部课程!送榜单TOP1实体书2本
  • TOP1 TOP5

    2020-12-25 10:08:14
    top1----- 就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确,则预测正确。否则预测错误 top5----- 就是最后概率向量最大的前五名中,只要出现了正确概率即...

    top1----- 就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确,则预测正确。否则预测错误
    top5----- 就是最后概率向量最大的前五名中,只要出现了正确概率即为预测正确。否则预测错误。

    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)))
    

    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

    展开全文
  • Top1与Top5

    2020-04-25 14:40:43
    所谓TOP1 是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率 所谓TOP5 是指排名前五的类别包含实际结果的准备率。 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...

    分类任务中,会给出N个类别按照概率从高到低的类别排名。

      所谓TOP1 是指排名第一的类别与实际结果相符的准确率

      所谓TOP5 是指排名前五的类别包含实际结果的准备率。

    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)))

    运行结果

    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]
    展开全文
  • top1st.github.io-源码

    2021-03-08 20:08:11
    /assets/images/top1st-sq.jpg 张希谦 网络和区块链开发人员 发现更多 /关于/ 错误的 财产 内容 og:url 财产 内容 og:title 张希谦| 网络和区块链开发人员 财产 内容 og:description 我是一名软件工程师,...
  • i test the model on that data, but get lower top1-accuary: [ [ "top1", 0.9333862014274386 ] ], [ [ "top5", 0.9949775310600053 ] <p>the top1 acc is 0.933, much lower than ...
  • <div><p><strong>What do Top1 and Top5 mean respectively? When I use my own dataset to train the model, Top1 and top5 are very different. Top 1 is only 40% and top 5 is 100%. Why?</strong> </p><p>该...
  • top1与top5错误率

    2019-09-17 15:23:51
    top1错误率 top1就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,你的预测结果中概率最大的那个类必须是正确类别才算预测正确。而top5就是最后概率向量最大的前五名中出现了正确概率即为预测正确。 ...
  • 大规模资金流入流出预测Top1与Top2答辩pdf,天池大数据预测答辩ppt,时间序列预测,大学生服务外包
  • <div><p>训练方法ÿ...acc/train_top1:80 acc/test_top1:74 能看一下是什么原因吗?或者训练代码或者细节能够开源吗?谢谢</p><p>该提问来源于开源项目:changlin31/DNA</p></div>
  • 阿里天池FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享
  • But I got the top1-acc 74.13% on the validation set. [INFO: logging.py: 67]: json_stats: {"split": "test_final", "top1_acc": "74.13", "top5_acc": "91.08&#...
  • MatConvnet使用体验一:top1err出现大于1的情况自己构建网络进行训练时出现top1err大于1的情况 自己构建网络进行训练时出现top1err大于1的情况 原因是全连接层的输入不是1 X 1 X M X N的形式!这导致网络本身就是...
  • top1错误率、top5正确率

    万次阅读 多人点赞 2018-06-20 10:51:50
    top1-----就是你预测的label取最后概率向量里面最大的那一个作为预测结果,如过你的预测结果中概率最大的那个分类正确,则预测正确。否则预测错误top5-----就是最后概率向量最大的前五名中,只要出现了正确概率即为...
  • resnet在cifar10和100中精度是top1还是top5 resnext-widenet-densenet这些文章都说了在cifar10和100中的结果,但是并没有提及是top1还是top5,这些网络在imagenet和ILSVRC这些数据集上就明确说明了top1和top5精确度...
  • 无良老板拖欠程序员工资,一怒开源冲上 GitHub TOP1

    万次阅读 多人点赞 2019-06-10 15:55:24
    GitHub Trending 一直都是程序员关注 GitHub 最新技术潮流最热开源项目的地方,今天它的 TOP1 项目着实让人有点儿心疼,来自以色列的全栈及区块链开发者 Jason Werner 花了好几周的时间为客户开发了一个项目,但是却...
  • 学分排名上,其他学员的成绩和第一名的成绩进行比较等等,需要确定TOP1的值,接下来用多种方式计算TOP1的值。 场景是房产销售业绩排行比较。销售表记录了销售员销售多种户型的销售额记录,新建一个销售员表与销售表...
  • 本文来自阿里范围老师的分享。 1、淘宝体系架构的演进 2、淘宝商品架构 3、元数据在淘宝商品中的运用 (可关注微信公众号回复"商品架构”获取完整版资料。...
  • Pytorch实现Top1准确率和Top5准确率

    千次阅读 2019-09-23 09:20:24
    之前一直不清楚Top1和Top5是什么,其实搞清楚了很简单,就是两种衡量指标,其中,Top1就是普通的Accuracy,Top5比Top1衡量标准更“严格”, 具体来讲,比如一共需要分10类,每次分类器的输出结果都是10个相加为1的...
  • 项目github地址:https://github.com/wudejian789/2020TIANCHI-ProteinSecondaryStructurePrediction-TOP1 1. 赛题介绍 本题为根据蛋白质的一级结构预测其二级结构,经过比赛期间组内师兄的讲解,我对蛋白质一级...
  • 基于当前repo优化后,A / B榜皆是Top1,代码整理中,后续会陆续放上来! 博客: 优化思路 岗位培训 m 提升mlm任务中的mask策略,提升灵活性,提高下游性能:挖掘新词,加入字典,整个word mask + dynamic mask 挖掘...
  • 01 Datafountain_云状识别_top1 赛事地址:https://www.datafountain.cn/competitions/357 思路分析:https://discussion.datafountain.cn/questions/2152/answers/23219 比赛类型:图像多分类 我们参加了云状识别...
  • Residual Networks 2015 ICCV ImageNet 图像分类Top1
  • 作者: SW KingKaggle:Abstraction and Reasoning Challenge Top1方案解读赛题背景计算机能从几个例子中学习复杂、抽象的任务吗?当前的...
  • <div><p>What are the training hyper parameters to get top1 acc>0.87, like batch, lr strategy? and how many epochs do you run? I can only get 0.83 on the CUB_200_2001. I divided the data sets to 70%...
  • 交子杯 - 2020 - AI赛道 - TOP1summary陆陆续续两个月的赛程结束了,从初赛A榜27到B榜第4,再到决赛A,B双榜第一,有过断断续续排名下降即将无缘现场决赛的失落,也有过现场决赛等待被超越的12小时,心情跌到起伏像...
  • <div><p>What are the training hyper parameters to get top1 acc>0.87, like batch, lr strategy? and how many epochs do you run? I can only get 0.83 on the CUB_200_2001. I divided the data sets ...
  • 1.自定义groupingCompatator实现分组求top1 topN Order_0000001 Pdt_01 222.8 Order_0000001 Pdt_05 25.8 Order_0000002 Pdt_03 522.8 Order_0000002 Pdt_04 122.4 Order_0000002 Pdt_05 722.4 Order_0000003 Pdt_01...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,096
精华内容 838
关键字:

top1