Nei documenti di classificazione di ImageNet i tassi di errore top-1 e top-5 sono unità importanti per misurare il successo di alcune soluzioni, ma quali sono questi tassi di errore?
Nella classificazione ImageNet con reti neurali profonde convoluzionali di Krizhevsky et al. ogni soluzione basata su una sola CNN (pagina 7) non ha tassi di errore primi 5, mentre quelli con 5 e 7 CNN (e anche il tasso di errore per 7 CNN è migliore rispetto a 5 CNN).
Questo significa che il tasso di errore top-1 è il miglior tasso di errore singolo per una singola CNN?
Il tasso di errore tra i primi 5 è semplicemente il tasso di errore accumulato di cinque CNN?