標簽平滑(label smoothing)的通俗理解
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 ...
原文：標簽平滑（Label Smoothing）詳解
什么是label smoothing 標簽平滑 Label smoothing ，像L L 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，我們通常認為訓練數據中標簽向量的目標類別概率應為 ，非目標類別概率應為 。傳統的one hot編碼的標簽向量 y ...
2020-10-25 16:01 1 8429 推薦指數：
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