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admin [7.g Apéndices]
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-====== 7.h Apéndices ======
-===== Top-N-Accuracy =====
-En problemas de clasificación en los que hay muchísimos clases a clasificar , se puede usar otra métrica llamada **Top-N Accuracy**. Veamos en que consiste.
-El problema de clasificación de ImageNet hay 1000 posibles clases a clasificar. En ese caso cuando decimos que un "gato" es un "gato" es que la clase gato tiene la mayor probabilidad. Veamos un ejemplo con 10 objetos.
-^ Clase ^ Probabilidad ^
-| Casa |  0.06 |
-| Botella |  0,04 |
-| Farola |  0,15 |
-| Gato |  0,34 |
-| Perro |  0,28 |
-| Niño |  0,04 |
-| Adulto |  0,02 |
-| Bicicleta |  0,03 |
-| Semáforo |  0,001 |
-| Puente |  0,039 |
-Si la imagen es de un gato, en este caso diríamos que ha acertado ya que la probabilidad de ser gato es del 34% y es la mayor de todas. Y con eso calcularíamos el valor de ''Accuracy''.
-Sin embargo veamos este otro ejemplo:
-^ Clase ^ Probabilidad ^
-| Casa |  0.06 |
-| Botella |  0,04 |
-| Farola |  0,15 |
-| Gato |  0,28 |
-| Perro |  0,34 |
-| Niño |  0,04 |
-| Adulto |  0,02 |
-| Bicicleta |  0,03 |
-| Semáforo |  0,001 |
-| Puente |  0,039 |
-En este nuevo ejemplo, también le hemos pasado una imagen de una gato pero la probabilidad de ser gato es del 28% mientras que la de ser perro es del 34%. Por ello diríamos que no ha acertado.
-Sin embargo usando la métrica de ''Top-2 Accuracy'', diríamos que ha acertado si el gato está entre las 2 que tiene mayor probabilidad. Y en este caso si que diríamos que ha acertado.
-Esta métrica tiene sentido cuando hay muchísimas clases (En ImageNet hay 1000 clases). Y aunque la predicción correcta no sea la mejor al menos está entre las 2 primeras ''Top-2-Accuracy''.
-En el siguiente artículo [[https://keras.io/examples/vision/image_classification_with_vision_transformer/|Image classification with Vision Transformer]] se ve como se usa la métrica de ''Top-5-Accuracy''.
-=== Keras ===
-en keras se puede usar esta métrica con [[https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/metrics/SparseTopKCategoricalAccuracy|tf.keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy]].
-Por defecto esta métrica calcula es ''top-5-Accuracy''.Pero se puede cambiar con el parámetro ''k''.
-<sxh python>
-model.compile(optimizer='sgd',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=[keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy()])
-</sxh>
-<sxh python>
-model.compile(optimizer='sgd',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=[keras.metrics.SparseTopKCategoricalAccuracy(k=5, name='top-5-accuracy')])
-</sxh>
-Más información:
-  * [[https://www.baeldung.com/cs/top-n-accuracy-metrics|Top-N Accuracy Metrics]]
-  * [[https://www.image-net.org/index.php|ImageNet]]
-  * [[https://blog.roboflow.com/introduction-to-imagenet/|An Introduction to ImageNet]]
-  * [[https://keras.io/examples/vision/image_classification_with_vision_transformer/|Image classification with Vision Transformer]]
-  * [[https://stackoverflow.com/questions/58565394/what-is-the-difference-between-sparse-categorical-crossentropy-and-categorical-c|What is the difference between sparse_categorical_crossentropy and categorical_crossentropy?]]

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