标签平滑（Label Smoothing）详解
什么是label smoothing？ 标签平滑（Label smoothing），像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法，通常用于分类问题，目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签，改善泛化能力差的问题。 为什么需要label smoothing？ 对于分类问题 ...
原文：InceptionV3----Label Smoothing
标签平滑，作者说one hot这种脉冲式的标签导致过拟合 new labels . label smoothing one hot labels label smoothing num classes Szegedy在网络实现的时候，令 label smoothing . ，num classes 。Label smooth提高了网络精度 . ...
2018-05-05 14:39 0 1556 推荐指数：
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具体公式和思想可以看 https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11254448.html 先说结果：说白了，这个平滑就是一定程度缩小label中min和max的差距，label平滑可以减小过拟合。 深度学习中的损失函数Loss实际上就是鼓励模型去接近对应 ...
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