ImageNet: o que significa o erro dos cinco principais?

Um dos métodos de avaliação do ImageNet Competition (classificar 1.000 imagens de categorias) é o erro dos cinco principais, o que isso significa?

Veja: http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/

O erro Top 5, também conhecido como erro rank 5, é simplesmente uma instanciação da métrica de erro Rank N com $(N=5)$ .

Terminou $N$ erro é a fracção de amostras de teste $x_i$ onde a etiqueta correcta $y_i$ não aparecer no topo $N$ previu resultados do modelo quando os resultados são ordenados por ordem decrescente de confiança, ou $P(y_i|x_i)$ .

No ILSVRC 2014 , a métrica de erro para classificação foi:

$$e = \tfrac{1}{n} \cdot \sum_k \min_{i} d(c_i, C_k)$$

Onde

$$d(a, b) = \begin{cases} 0 & \text{if } a = b \\ 1 & \text{otherwise} \end{cases}$$

C k n k = 1 , . . . , $c_i$ é o rótulo previsto e é o rótulo da verdade . Não há rótulos possíveis com .$C_k$$n$$k=1, ..., n$

a taxa de erro entre as 5 principais (de um modelo) é a fração das imagens de teste para as quais o rótulo correto não está entre os cinco rótulos considerados mais prováveis ​​pelo modelo [ 1 ]

Penso que a avaliação condicional de deve ser: , se ocorrer nas N classificações mais prováveis ​​de uma dada classe de verdade básica Bk. = 1, se não existir.$d(A_i, B_k)$$d(Ai, Bk) = 0$$A_i$

Aqui k leva os valores de 0 a N-1. Onde N é o número de classes. Para cada , existem classificações prováveis, em que i obtém valores [0, N-1]$B_k$$A_i$