神经网络的准确性

Question

假设我有一个输入x的神经网络输出{y1，y2，...，yi}的向量，其中输出的第i个元素表示x被分类为类i的概率。我也知道x的正确分类，它由向量y = {0,0，...，1，...，0}表示，它由零填充并在第j个位置包含1，表示x应归类为j类。

如何衡量神经网络是否正确分类输入？我是否从输出向量中选择最高概率并确定此类分类是否与正确分类相同？或者我将所有输出概率转换为最接近的整数值，并将新矢量与矢量y进行比较（如果存在一些不匹配，我会假设网络无法正确分类输入）？我应该如何计算网络的准确性？准确性=正确的分类/所有分类？

Answer 1

您只需将概率最高的输出作为结果，其余部分将被丢弃（假设只有一个正确的类）。当您根据正确的标签检查准确性时，您将获得有时被称为前1名结果的内容。使用前5名你将获得5个最高分，并检查这些类中是否有任何一个与标签匹配。