【在2016年,ImageNet测试的识别错误率为()。(2、0分)】在计算机视觉领域，ImageNet是一个重要的数据集，被广泛用于图像分类任务的评估。随着深度学习技术的发展，ImageNet竞赛（ILSVRC）成为衡量模型性能的重要标准之一。2016年是该竞赛的一个重要年份，这一年中多个研究团队在ImageNet数据集上取得了显著的成果。
根据历史记录，在2016年的ImageNet测试中，ResNet-152模型以3.57%的Top-5错误率获得了第一名。这一成绩标志着深度残差网络（ResNet）在图像识别任务中的巨大成功，也进一步推动了深度学习模型在实际应用中的发展。
以下是对2016年ImageNet测试部分主要模型及其错误率的总结：
| 模型名称 | Top-1 错误率 | Top-5 错误率 | 说明 |
| ResNet-152 | 3.57% | 3.57% | 2016年冠军模型 |
| Inception-v4 | 3.86% | 3.86% | Google团队提出的模型 |
| VGG-19 | 5.15% | 5.15% | 深度卷积神经网络 |
| DenseNet-121 | 5.28% | 5.28% | 高效特征复用结构 |
需要注意的是，Top-1和Top-5错误率是两个常用的评价指标。Top-1指的是模型预测结果中正确类别排在第一位的概率；而Top-5则是指模型预测结果中正确类别出现在前五位的概率。通常情况下，Top-5错误率会比Top-1低，因为模型有更多机会猜中正确类别。
综上所述，2016年ImageNet测试的识别错误率最低为3.57%，由ResNet-152模型实现。这一成绩不仅体现了当时深度学习技术的高水平，也为后续的研究提供了重要的参考依据。
