但就预测不确定性,作者认为其任然不能完全表示teacher预测向量中各个元素之间的关联性。作者认为教师模型针对某一类别的预测结果在各个样本之间的分布同样也很重要(这个概念最初被relation-distillation所提出,有趣的是作者在这篇论文中并没有引用relation-distillation这篇论文,难道说这波是发nips的看不起发cvpr的么(ಡ...
Label smoothing会削弱蒸馏效果,即当教师模型通过label smoothing进行训练时,学生模型的表现会更差。 这种不利影响是由于logits中信息的丢失引起的 1.可视化部分 作者采用的可视化方法为:(1)选择三个类别 (2)找到穿过这三个类别的template的平面的正交面(3)将这三个类别的示例的网络倒数第二层激活投影到该平面上。
简介:涨点Trick | ReLabel超越LabelSmoothing解决单图多类单标签问题(附论文与源码下载)(一) 1 问题发现 ImageNet可以说是最受欢迎的图像分类基准,但它也是label noise水平很高的基准。最近的研究表明,尽管被认为是单标签基准,但许多样本仍包含多个类别。因此,本文提出了将ImageNet预测转变为多标签任务的方法,因此每个...
【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。
标签平滑（LabelSmoothing）详解 标签平滑（LabelSmoothing ）详解 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...
简介:涨点Trick | ReLabel超越LabelSmoothing解决单图多类单标签问题(附论文与源码下载)(二) 4. 讨论 4.1 Space consumption 前面提到本文利用EfficientNet-L2作为Machine Annotators分类器,其输入大小为475×475。并通过前向传播来生成标签 。保存所有类别的整个标签映射将需要超过1tb的存储:128万张图片×≈1.0TB。但...
在2016年,Szegedy等人提出了inception v2的模型(论文:Rethinking the inception architecture for computer vision.)。其中提到了Label Smoothing技术,用以减轻这个问题。 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...
Label Smoothing Regularization(LSR)就是为了缓解由label不够soft而容易导致过拟合的问题,使模型对预测less confident,把预测值过度集中在概率较大类别上,把一些概率分到其他概率较小类别上。 该方法应用在较多的论文中,譬如: Attentional Encoder Network for Targeted Sentiment Classification ...
res2= tf.losses.softmax_cross_entropy(onehot_labels=y, logits=out, label_smoothing=0.001)print(tf.Session().run(res2))#new_onehot_labels = onehot_labels * (1 - label_smoothing)#+ label_smoothing / num_classesnew_onehot_labels= y * (1 - 0.001) + 0.001 / 3print(y)print(new_on...
Label Smoothing (论文传送) 是一种正则化手段,在一定程度上可以避免模型的过拟合。在交叉熵损失CrossEntropy_Loss中,非标签对应位置的预测信息是没有被使用的,而Label Smoothing使用了这种信息,宏观上讲,也是略微改变了标签的分布,使得标签不在是非0即1了,故而称为标签平滑。 Label Smoothing的公式...