ImageNet: ¿que significa el error de los cinco primeros?

Uno de los métodos de evaluación para ImageNet Competition (clasificar imágenes de 1,000 categorías) es el error de top 5, ¿qué significa eso?

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

El error Top-5, también conocido como error de rango 5 es simplemente una instanciación de la métrica de error de Rango N con .$(N=5)$

El error de rango es la fracción de las muestras de prueba donde la etiqueta correcta no aparece en los resultados de predicción superiores del modelo cuando los resultados se ordenan en orden decreciente de confianza, o .$N$$x_i$$y_i$$N$$P(y_i|x_i)$

En ILSVRC 2014 , la métrica de error para la clasificación fue:

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

dónde

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

$c_i$ es la etiqueta predicha y es la etiqueta de verdad . Hay posibles etiquetas con .$C_k$$n$$k=1, ..., n$

la tasa de error entre los 5 primeros (de un modelo) es la fracción de las imágenes de prueba para las cuales la etiqueta correcta no se encuentra entre las cinco etiquetas consideradas más probables por el modelo [ 1 ]

Creo que la evaluación condicional de debería leer: , si ocurre en las N clasificaciones probables superiores para una clase de verdad básica Bk dada. = 1, si no es así.$d(A_i, B_k)$$d(Ai, Bk) = 0$$A_i$

Aquí k toma los valores 0 a N-1. Donde N es el número de clases. Para cada , hay clasificaciones probables , donde tomo valores [0, N-1]$B_k$$A_i$