理论知识：Top-K 准确率

本文主要是介绍理论知识：Top-K 准确率，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-1 Accuracy: 这是最常见的准确率评估方式，指的是模型预测的最有可能的类别（即概率最高的类别）是否正是真实的类别。换句话说，就是模型的预测结果中排名第一的类别是否正确。
Top-3 Accuracy: 这个评估标准比 Top-1 更宽松一些。它检查真实类别是否在模型预测的前三个最有可能的类别之中。这意味着即使模型的最有信心的预测（Top-1）是错误的，只要真实的类别位于模型给出的前三个最可能的选项中，该预测仍被视为正确。
为什么使用 Top-K 准确率？

在一些复杂的分类问题中，可能存在多个合理的答案。例如，在图像识别中，一张图片可能同时包含猫和狗，即使模型预测“猫”为最可能的类别，如果真实标签是“狗”且排在前三，则这种情况下使用 Top-3 准确率会更公平地评估模型的性能。
总结
- Top-1 Accuracy: 测量模型预测最有信心的类别的准确性。
- Top-3 Accuracy: 测量模型对真实类别是否在其预测的前三个类别之一中的准确性。