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 ...

目录 　　产生背景 　　工作原理 　　参考资料 产生背景 假设选用softmax交叉熵训练一个三分类模 ...

目录 　　产生背景 　　工作原理 　　参考资料 产生背景 假设选用softmax交叉熵训练一个三分类模型，某样本经过网络最后一层的输出 ...

曲线平滑 Savitzky-Golay滤波器 Python Scipy Signal Library ---- savgol_filter 详解：Savitzky-Golay平滑滤波 It uses least squares to regress a small window ...

标签平滑，作者说one-hot这种脉冲式的标签导致过拟合 new_labels = (1.0 - label_smoothing) * one_hot_labels + label_smoothing / num_classes Szegedy在网络实现的时候，令 ...

在将深度学习模型用于分类任务时，我们通常会遇到以下问题：过度拟合和过度自信。对过度拟合的研究非常深入，可以通过早期停止， 辍学，体重调整等方法解决。另一方面，我们缺乏解决过度自信的工具。标签平滑 是解决这两个问题的正则化技术。通过对 label 进行 weighted sum，能够取得比 one ...

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 ...