因為在影象分類的任務中，乙個影象中可能會有多個物體，那麼我們的演算法會可能會全部識別出來，並按照置信度大小排序。如果我們只使用了top-1 error，那麼有可能演算法會因為識別到了這個物體但是不是置信度最高而受到懲罰。為了讓我們演算法保留識別出乙個影象中的多個物體的能力，所以我們採取了top-5 error，只要前五個識別出來了，就算正確。這樣就減少了識別出來卻受到懲罰的現象。
top-5 error計算方法如下：
e =1
n∑k=
1nmi
njd(
lj,g
k)，d
(x,y
)=0i
fx=y
and1
othe
rwis
ee=\frac\sum_^n min_jd(l_j,g_k)，d(x,y)=0\ if\ x=y\ and\ 1 \ otherwise
e=n1k
=1∑n
min
jd(
lj,
gk)
，d(x
,y)=
0ifx
=yan
d1ot
herw
ise其中，g
kg_k
gk是我們的標註值，n
nn是我們有幾個標註，在分類任務裡標註為1，l
jl_j
lj是我們識別出來的前五個物體。
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