باختصار
دقّة أعلى k نتائج (Top-k Accuracy)، وتُسمّى أيضًا Accuracy at k، هي نسبة المرّات التي تظهر فيها الإجابة المستهدفة ضمن أوّل k اقتراحات يقدّمها النموذج.
بالتفصيل
القوائم قد تكون توصيات مخصّصة، أو فئات مرتّبة بحسب احتمالات Softmax.
وينبّه مسرد Google إلى أن «التسمية المستهدفة» قد تكون أيّ فئة، لا بالضرورة الصحيحة في الحقيقة المرجعية، لذلك لا تساوي هذه الدقّة دائمًا Accuracy التقليدية.
لماذا نحتاجها؟ لأن بعض الأسئلة لها أكثر من إجابة معقولة، أو لأن النظام يعرض عدّة اقتراحات معًا. فإذا كانت الإجابة ضمن أوّل ثلاثة، سيجدها المستخدم غالبًا.
مثال عملي
مثال من المسرد: نظام يتعرّف على نوع الشجرة من صورة أوراقها، ويعرض أرجح خمسة أنواع. جُرّب على خمس صور:
- ظهرت الإجابة في المركز الأوّل مرّة واحدة: Top-1 Accuracy = 0.2.
- ظهرت ضمن أوّل ثلاثة أربع مرّات: Top-3 Accuracy = 0.8.
النموذج نفسه، ورقمان بينهما مسافة شاسعة. لذلك حين يخبرك بائع متحمّس أن دقّة نموذجه 80%، اسأله بهدوء: Top-1 أم Top-3؟ وراقب وجهه.
مصطلحات مرتبطة
- Accuracy — الدقّة الإجمالية.
- Softmax — دالّة سوفت ماكس.
- Precision@k — الضبط عند k.
- ImageNet — إيميج نت.
المصادر: Google ML Glossary
