Top-n精度の定義は何ですか？

画像分類に関する科学論文を読んでいます。実験結果では、彼らはトップ1とトップ5の正確さについて語っていますが、この用語を聞いたことはなく、グーグルを使用して見つけることもできません。

誰かが私に定義を与えるか、どこかに私を指すことができますか？:)

トップ5の精度では、トップ5の推測に正しい答えが表示された場合、正しい答えを持っていると自負します。

Quoraで Nathan Yanがこの説明を見つけました

Top-N精度とは、正しいクラスが「正しい」としてカウントされるために、Top-N確率に含まれることを意味します。例として、画像のデータセットがあるとします

• 犬
• ネコ
• 犬
• 鳥
• ネコ
• ネコ
• マウス
• ペンギン

これらのそれぞれについて、モデルはクラスを予測します。これは、引用符で正しいクラスの隣に表示されます

• 犬「犬」
• 猫「鳥」
• 犬「犬」
• 鳥「鳥」
• 猫「猫」
• 猫「猫」
• マウス「ペンギン」
• ペンギン「犬」

これに対するトップ1の精度は、（8のうち5つの正解）、62.5％です。ここで、モデルが予測した残りのクラスを、それらの確率の降順で一覧表示するとします（クラスが右に表示されるほど、モデルがtatクラスであると考える可能性が低くなります）

- 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”

このために上位3つの精度を使用する場合、正しいクラスは、カウントする上位3つの予測クラスにあれば十分です。その結果、モデルがすべての問題を完全に解決しているわけではありませんが、そのトップ3の精度は100％です！