第一次听到top-5错误率，是在CV课上老师讲的，今天又在ImageNet论文上看到了，所以小记一下。
简述
通俗的讲，所谓Top-1 error-rate就是使用预测结果和正确结果进行对比，如果相同则表示预测正确！
相比而言，Top-5 error-rate 就是使用预测结果的Top-5（分类结果标签的前五个）与正确结果进行对比，如果五个之中有一个正确那么就认为分类器预测结果正确。
一般来说，Top-1和Top-5错误率越低，模型的性能也就越好。且Top-5 error 在数值上会比Top-1 error 的数值要小，毕竟从1个结果猜对的几率总会比从5个结果里猜对的几率要小嘛！
References:
https://stats.stackexchange.com/questions/156471/imagenet-what-is-top-1-and-top-5-error-rate
