标签平滑(Label Smoothing),又称标签平滑正则化(Label Smoothing Regularization, LSR),是一种用于改善深度学习模型泛化能力的技术。在传统的分类问题中,我们通常使用one-hot编码来表示目标标签,即正确类别的位置为1,其余为0。然而,这种表示方式过于绝对,容易导致模型对训练数据产生过度自信,进而引发过拟合。 标签平滑的...
【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。
Label Smoothing起到的作用实际上是抑制了feature norm,此时softmax prob永远无法达到设定的 ,loss曲面上不再存在平缓区域,处处都有较大的梯度指向各个类中心,所以特征会更加聚拢。 而之所以人脸上不work,是因为我们通常会使用固定的s,此时Label Smoothing无法控制feature norm,只能控制角度,就会起到反向优化的作用,因此...
Label Smoothing是一种用于分类问题的正则化方法,其核心思想在于减少模型对硬标签(即one-hot编码的标签)的过度依赖,通过引入软标签(soft label)来增加模型的泛化能力。具体来说,Label Smoothing会将硬标签中的1(表示正确类别)稍微降低,同时将其他类别中的0稍微提高,从而形成一个更加平滑的标签分布。 二、Label Smoothi...
标签平滑(label smoothing) 技术标签:优化算法深度学习 1. 什么是标签平滑? 标签平滑就是用来解决over-confident的问题,这类问题在对抗构建中尤为重要(GANs) 通俗来讲 机器学习的样本中通常会存在少量错误标签,这些错误标签会影响到预测的效果。标签平滑采用如下思路解决这个问题:在训练时即假设标签可能存在错误,避免“...
一、什么是标签平滑(label smoothing) 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...
什么是label smoothing? 标签平滑(Label smoothing),像L1、L2和dropout一样,是机器学习领域的一种正则化方法,通常用于分类问题,目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签,改善泛化能力差的问题。 为什么需要label smoothing? 对于分类问题,我们通常认为训练数据中标签向量的目标类别概率应为1,非目标类别概率应为0。传统...
Label Smoothing又被称之为标签平滑,常常被用在分类网络中来作为防止过拟合的一种手段,整体方案简单易用,在小数据集上可以取得非常好的效果。 Label Smoothing 做为一种简单的训练trick,可以通过很少的代价(只需要修改target的编码方式),即可获得准确率的提升,本文就其原理和具体实现进行介绍,希望可以帮主大家理解其背...
标签平滑(Label smoothing),像L1、L2和dropout一样,是机器学习领域的一种正则化方法,通常用于分类问题,目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签,改善泛化能力差的问题。 原理分析 以上便为从onehot编码到标签偏移的公式。可以清楚的看到做完这种变化之后把原来onehot为0的地方变大了,为1的地方变小了,这样就导致在...