标签平滑也可以称之为标签平滑归一化:Label Smoothing Regularization(LSR),通常应用于文本分类任务,像L2和 dropout 等一样,它是一种正则化的方法,只不过这种方法是通过在 label 中添加噪声,从而实现对模型的约束。目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签,防止过拟合,提高模型的泛化能力。 有关标签可以参考如下论文...
标签平滑 - Label Smoothing概述 CVer计算机视觉:深入研究Label Smoothing(标签平滑) 1. 介绍 最近在分类场景遇到硬label带来精度损失比较严重的情况,所以打算通过引入深度学习的smooth label来解决这个问题。 1.1 什么是label smoothing标签平滑? Label Smoothing结合了均匀分布,用更新的标签向量y^i来替换传统的ont-hot编...
在label smoothing中有个参数epsilon,描述了将标签软化的程度,该值越大,经过label smoothing后的标签向量的标签概率值越小,标签越平滑,反之,标签越趋向于hard label。 较大的模型使用label smoothing可以有效的提升模型的精度,较小的模型使用此种方法可能会降低模型精度。 本次比赛中,在多个roberta_large预训练模型微调...
用实验说明了为什么Label smoothing可以work,指出标签平滑可以让分类之间的cluster更加紧凑,增加类间距离,减少类内距离,提高泛化性,同时还能提高Model Calibration(模型对于预测值的confidences和accuracies之间aligned的程度)。但是在模型蒸馏中使用Label smoothing会导致性能下降。 具体label smoothing的实现代码可以参看OpenNMT的...
提升泛化能力:由于Label Smoothing使得模型在训练过程中学习到了更加平滑的目标分布,因此模型在测试集上的表现通常会更好,即泛化能力得到提升。 优化训练和收敛速度:在传统的softmax输出函数中,由于网络输出的值通常很接近0或1,导致梯度在这些层中很小,进而使得训练和收敛速度变慢。而Label Smoothing通过平滑标签分布,...
一、Label Smoothing概述 Label Smoothing,又称标签平滑正则化(Label Smooth Regularization, LSR),是一种用于分类问题的正则化技术。其核心思想是将传统的硬标签(one-hot编码)转化为软标签,通过在标签中引入一定的噪声或不确定性,来减少模型对单一标签的过度依赖,从而提高模型的泛化能力。 二、为什么需要Label Smoothing...
【trick 1】Label Smoothing(标签平滑)—— 分类问题中错误标注的一种解决方法,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Lable Smoothing 是分类问题中错误标注的一种解决方法。是一种正则化方法, 为了降低模型过拟合(overfitting) 对于分类问题,特别是多分类问题,常常把向量转换成one-hot-vector(独热向量)。我们采用one-hot标签去进行计算交叉熵损失时,只考虑到训练样本中正确的标签位置(one-hot标签为1的位置)的损失,而忽略了错误标签...
learn=cnn_learner(data,models.resnet34,metrics=error_rate)learn.loss_func=LabelSmoothingCrossEntropy()learn.fit_one_cycle(4) 我们将数据转换为可供模型使用的格式,并使用 ResNet ,我们自定义的类作为损失。经过四轮训练后,结果总结如下。 我们得到了只有 7.5% 的错误率,这对于十行左右的代码来说是可以接受...
我们先来看一下原理。假设我们的分类只有两个,一个是猫一个不是猫,分别用1和0表示。Label Smoothing的工作原理是对原来的[0 1]这种标注做一个改动,假设我们给定Label Smoothing的值为0.1: 可以看到,原来的[0,1]编码变成了[0.05,0.95]了。这个label_smoothing的值假设为ϵ,那么就是说,原来分类准确的时候,p...