Label Smoothing
简单的说,Label Smoothing就是把one-hot向量从[0,0,1,0,0,0,...,0]变成[0.01,0.01,0.8,0.01,0.01,0.01,...,0.01],用公式表示,就是
其中,k是类别数量,a是一个较小的数.这样做的目的是为了缓解模型过于武断的问题,增强模型的泛化能力,预防过拟合等等.但是也会带来一些问题,如增加了噪声,甚至造成欠拟合等等.
简单的说,Label Smoothing就是把one-hot向量从[0,0,1,0,0,0,...,0]变成[0.01,0.01,0.8,0.01,0.01,0.01,...,0.01],用公式表示,就是
其中,k是类别数量,a是一个较小的数.这样做的目的是为了缓解模型过于武断的问题,增强模型的泛化能力,预防过拟合等等.但是也会带来一些问题,如增加了噪声,甚至造成欠拟合等等.
