ImageNet 中的Top-1與Top-5
一些神經網路中會提到ImageNet Top-5 或者Top-1，這是一種圖片檢測準確率的標準，介紹這個之前，先介紹一下ImageNet。
【ImageNet】
ImageNet 專案是一個用於物體物件識別檢索大型視覺資料庫。截止2016年，ImageNet 已經對超過一千萬個影象進行手動註釋，標記影象的類別。在至少一百萬張影象中還提供了邊界框。
自2010年以來，ImageNet 舉辦一年一度的軟體競賽，叫做（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge,ILSVRC)。主要內容是通過演算法程式實現正確分類和探測識別物體與場景，評價標準就是Top-5 錯誤率。
Top-5錯誤率
即對一個圖片，如果概率前五中包含正確答案，即認為正確。
Top-1錯誤率
即對一個圖片，如果概率最大的是正確答案，才認為正確。
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