本文主要是介绍图片TOP-5 错误率，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
Top-5 分类错误率
平常我们在看一些深度学习图像分类的文献资料的时候，经常提到ImageNet Top-5 错误率降到了5%。它是什么意思呢？
ImageNet 项目
首先先说一下ImageNet 项目吧！
ImageNet 项目是一个用于物体对象识别检索大型视觉数据库。截止2016年，ImageNet 已经对超过一千万个图像的url进行手动注释，标记图像的类别。在至少一百万张图像中还提供了边界框。自2010年以来，ImageNet 举办一年一度的软件竞赛，叫做** ImageNet 大尺度视觉识别挑战(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC)。主要内容是通过算法程序实现正确分类和探测识别物体与场景，评价标准就是**Top-5 错误率。
Top-5 错误率
ILSRVRC（ImageNet 图像分类大赛） 比赛设置如下：
1000类图像分类问题，训练数据集126万张图像，验证集5万张，测试集10万张（标注未公布）。
评价标准采用 top-5 错误率——即对一张图像预测5个类别，
这篇关于图片TOP-5 错误率的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
