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 ...

目錄 　　產生背景 　　工作原理 　　參考資料 產生背景 假設選用softmax交叉熵訓練一個三分類模 ...

目錄 　　產生背景 　　工作原理 　　參考資料 產生背景 假設選用softmax交叉熵訓練一個三分類模型，某樣本經過網絡最后一層的輸出 ...

曲線平滑 Savitzky-Golay濾波器 Python Scipy Signal Library ---- savgol_filter 詳解：Savitzky-Golay平滑濾波 It uses least squares to regress a small window ...

標簽平滑，作者說one-hot這種脈沖式的標簽導致過擬合 new_labels = (1.0 - label_smoothing) * one_hot_labels + label_smoothing / num_classes Szegedy在網絡實現的時候，令 ...

在將深度學習模型用於分類任務時，我們通常會遇到以下問題：過度擬合和過度自信。對過度擬合的研究非常深入，可以通過早期停止， 輟學，體重調整等方法解決。另一方面，我們缺乏解決過度自信的工具。標簽平滑 是解決這兩個問題的正則化技術。通過對 label 進行 weighted sum，能夠取得比 one ...

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 ...