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 ...

拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）又称 加1平滑，常用平滑方法。解决零概率问题。 背景:为什么要做平滑处理? 零概率问题：在计算实例的概率时，如果某个量x，在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致整个实例的概率结果是0。 在文本分类的问题中，当一个词语没有在训练样本中出 ...

　　概念 零概率问题：在计算事件的概率时，如果某个事件在观察样本库（训练集）中没有出现过，会导致该事件的概率结果是 $0$ 。这是不合理的，不能因为一个事件没有观察到，就被认为该事件一定不可能发生（即该事件的概率为 $0$ ）。 　　拉普拉斯平滑(Laplacian ...

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 ...

matplotlib库曲线平滑 一、总结 一句话总结： 上一个节点*0.8+当前节点*0.2：smoothed_points.append(previous * factor + point * (1 - factor)) 二、matplotlib库曲线平滑 ...

本文介绍在 Qt 中绘制平滑曲线的实现，调用下面的函数 SmoothCurveGenerator::generateSmoothCurve(points) 即可。默认曲线的 2 个顶点之间被分割为 16 个小线段来拟合曲线，下图展示了 tension 为 0.5（默认值） 的曲线效果 ...

1 .二次指数平滑法求预测值 /** * 二次指数平滑法求预测值 * @param list 基础数据集合 * @param year 未来第几期 * @param modulus 平滑系数 * @return 预测值 ...

就是让曲线变平滑的 type:'line', stack: '总量', data:[0, 0, 0, 0 ...