标签平滑(label smoothing)的通俗理解
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 ...
原文：标签平滑（Label Smoothing）详解
什么是label smoothing 标签平滑 Label smoothing ，像L L 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，我们通常认为训练数据中标签向量的目标类别概率应为 ，非目标类别概率应为 。传统的one hot编码的标签向量 y ...
2020-10-25 16:01 1 8429 推荐指数：
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