Яке визначення точності Top-n?

Я читаю науковий документ про класифікацію зображень. В експериментальних результатах вони говорять про точність топ-1 і топ-5, але я ніколи не чув про цей термін і не можу знайти його за допомогою google.

Чи може хтось дати мені визначення або вказати мені кудись? :)

З точністю 5 найкращих ви вдячні за правильну відповідь, якщо правильна відповідь з’явиться у ваших перших п'яти здогадках.

Я знайшов це пояснення одним Натаном Яном на Quora

Точність Top-N означає, що правильний клас повинен бути з вірогідністю Top-N, щоб він вважався "правильним". Наприклад, припустимо, що у мене є набір даних із зображеннями

• Собака
• Кіт
• Собака
• Птах
• Кіт
• Кіт
• Миша
• Пінгвін

Для кожного з них модель передбачить клас, який з’явиться поруч із правильним класом у цитатах

• Собака "Собака"
• Кіт "Птах"
• Собака "Собака"
• Птах «Птах»
• Кіт "Кіт"
• Кіт "Кіт"
• Миша «Пінгвін»
• Пінгвін "Собака"

Точність першої-1 для цього (5 правильних із 8), 62,5%. Тепер припустимо, я також перелічую решта класів, які передбачила модель, у порядку зменшення їхніх ймовірностей (чим далі з'являється клас, тим менше ймовірність, що модель вважає, що образ є класним)

- 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”

Якщо ми візьмемо для цього точність-3 точності, правильний клас повинен бути лише в перших трьох прогнозованих класах, щоб рахувати. Як результат, незважаючи на те, що модель не досконало сприймає кожну проблему, її точність-3 точність становить 100%!