最近在论文里看到 hits@1 matric 作为评价标准（《Key-Value Memory Networks for Directly Reading Documents》），于是查了查这是什么。
hits@n 就等同于 Top-n，也就是模型预测出来的概率最高的 n 个答案里有真实答案就算是预测正确了。
例子：
给一张 Cat 的图片，假设模型的预测结果为：
- Tiger: 0.4
- Dog: 0.3
- Cat: 0.1
- Lynx: 0.09
- Lion: 0.08
- Bird: 0.02
- Bear: 0.01
如果使用 Top-1 accuracy，就算是预测错了；但如果使用 Top-5 accuracy，就算预测正确。
Reference