smoothing * smooth_loss return loss.mean() if __name__ == '__main__': # Example of using LabelSmoothingCrossEntropy criterion = LabelSmoothingCrossEntropy(smoothing=0.1) input = torch.Tensor([[-2.2280, -1.2998, -1.7275, -1.2504, -1.8609], [-1.9066, -2.8856, -1.1829, -1.3866, -...
最近在实现Paddle框架下的CrossEntropyLoss的label_smoothing功能,顺手记录一下torch.nn.CrossEntropyLoss()的相关细节,以及label_smoothing的实现细节。 CrossEntropyLoss - PyTorch 2.0 documentationpytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.CrossEntropyLoss.html?highlight=torch+nn+crossentropyloss#torch.nn.Cro...
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的公式可表示为: ( 1 − ε ) ⋅ [ − 1 N ∑ n = 1 N log ( e v y ...
多分类的任务中,使用正常的hard label计算cross entropy loss(K个分类),yk为label(0 or 1),pk为模型输出:H(y,p)==∑k=1K−yklog(pk)这篇文章When Does Label Smoothing Help?,提到 Label Smoothing机制,就是对y值直接做调整,在原本的hard label的基础上直接增加一个1/K的均匀分布,并且通过[超参α...
因为G_u=x^T\omega_t-x^Tw_u ,所以可以得出结论:当 label smoothing 的 loss 函数为 cross entropy 时,如果 loss 取得极值点,则正确类和错误类的 logit 会保持一个常数距离,且正确类和所有错误类的 logit 相差的常数是一样的,都是 \log{\frac{K-(K-1)\alpha}{\alpha}}。 到此,就已经回答了上面...
label smoothing 将 label 由 转化为 ,公式为: 过度自信和校准 如果分类模型的预测结果概率反映了其准确性,则对它进行校准。例如,考虑我们数据集中的100个示例,每个示例的模型预测概率为0.9。如果我们的模型经过校准,则应正确分类90个示例。类似地,在另外100个预测概率为0.6的示例中,我们期望只有60个示例被正确分类...
Label Smoothing方法在计算cross-entropy时不直接使用数据集中的hard target,而是将这些target与均匀分布按比例混合,从而提高模型的准确性。 神经网络中,我们需要将最后一层生成的向量x执行softmax来计算分类任务中每个类的概率,然后通过不断减小cross-entropy损失函数来训练模型。
Label Smoothing在很多问题上对模型都有一定的提升。 在Tensorflow中使用方法时候只要在损失函数中加上label_smoothing的值即可,如下: tf.losses.softmax_cross_entropy( onehot_labels, logits, weights=1.0, label_smoothing=0, scope=None, loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES, ...
:param smoothing: label smoothing factor """ super(LabelSmoothingCrossEntropy, self).__init__() assert smoothing < 1.0 self.smoothing = smoothing self.confidence = 1. - smoothing def forward(self, x, target): logprobs = F.log_softmax(x, dim=-1) nll_loss = -logprobs.gather(dim=-...
【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。