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 ...

拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）又稱 加1平滑，常用平滑方法。解決零概率問題。 背景:為什么要做平滑處理? 零概率問題：在計算實例的概率時，如果某個量x，在觀察樣本庫（訓練集）中沒有出現過，會導致整個實例的概率結果是0。 在文本分類的問題中，當一個詞語沒有在訓練樣本中出 ...

　　概念 零概率問題：在計算事件的概率時，如果某個事件在觀察樣本庫（訓練集）中沒有出現過，會導致該事件的概率結果是 $0$ 。這是不合理的，不能因為一個事件沒有觀察到，就被認為該事件一定不可能發生（即該事件的概率為 $0$ ）。 　　拉普拉斯平滑(Laplacian ...

具體公式和思想可以看 https://www.cnblogs.com/itmorn/p/11254448.html 先說結果：說白了，這個平滑就是一定程度縮小label中min和max的差距，label平滑可以減小過擬合。 　　深度學習中的損失函數Loss實際上就是鼓勵模型去接近對應 ...

matplotlib庫曲線平滑 一、總結 一句話總結： 上一個節點*0.8+當前節點*0.2：smoothed_points.append(previous * factor + point * (1 - factor)) 二、matplotlib庫曲線平滑 ...

本文介紹在 Qt 中繪制平滑曲線的實現，調用下面的函數 SmoothCurveGenerator::generateSmoothCurve(points) 即可。默認曲線的 2 個頂點之間被分割為 16 個小線段來擬合曲線，下圖展示了 tension 為 0.5（默認值） 的曲線效果 ...

1 .二次指數平滑法求預測值 /** * 二次指數平滑法求預測值 * @param list 基礎數據集合 * @param year 未來第幾期 * @param modulus 平滑系數 * @return 預測值 ...

就是讓曲線變平滑的 type:'line', stack: '總量', data:[0, 0, 0, 0 ...