標簽平滑（Label Smoothing）詳解
什么是label smoothing？ 標簽平滑（Label smoothing），像L1、L2和dropout一樣，是機器學習領域的一種正則化方法，通常用於分類問題，目的是防止模型在訓練時過於自信地預測標簽，改善泛化能力差的問題。 為什么需要label smoothing？ 對於分類問題 ...
原文：InceptionV3----Label Smoothing
標簽平滑，作者說one hot這種脈沖式的標簽導致過擬合 new labels . label smoothing one hot labels label smoothing num classes Szegedy在網絡實現的時候，令 label smoothing . ，num classes 。Label smooth提高了網絡精度 . ...
2018-05-05 14:39 0 1556 推薦指數：
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