Nos documentos de classificação da ImageNet, as taxas de erro 1 e 5 são unidades importantes para medir o sucesso de algumas soluções, mas quais são essas taxas?
Na classificação ImageNet com redes neurais profundas convolucionais por Krizhevsky et al. todas as soluções baseadas em uma única CNN (página 7) não têm taxas de erro entre as 5 principais, enquanto as com 5 e 7 CNNs têm (e também a taxa de erro para 7 CNNs é melhor que para 5 CNNs).
Isso significa que a taxa de erro top 1 é a melhor taxa de erro única para uma única CNN?
A taxa de erro entre os 5 principais é simplesmente a taxa de erro acumulada de cinco CNNs?