标签平滑（Label Smoothing）

最新推荐文章于 2025-04-25 16:50:31 发布
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分类专栏： Transformer 深度学习 文章标签： 机器学习
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标签平滑（Label Smoothing）

标签平滑（Label Smoothing）是一种正则化技术，旨在防止模型过度自信地预测某一类别，从而提高模型的泛化能力。标签平滑通过将目标标签的硬标签（one-hot 编码）替换为软标签（soft label），使得模型在训练时对预测结果更加不确定。

标签平滑的原理

在标准的分类任务中，目标标签通常采用 one-hot 编码的形式。例如，对于三类分类问题，类别为 2 的 one-hot 标签表示为 [ 0 , 0 , 1 ] [0, 0, 1] [0,0,1]。在标签平滑中，这些 one-hot 标签被替换为软标签。例如，使用标签平滑值 ϵ l s = 0.1 \epsilon_{ls} = 0.1 ϵls​=0.1，one-hot 标签 [ 0 , 0 , 1 ] [0, 0, 1] [0,0,1]将被替换为 [ 0.033 , 0.033 , 0.933 ] [0.033, 0.033, 0.933] [0.033,0.033,0.933]，具体公式如下：

y s m o o t h = y o n e − h o t ⋅ ( 1 − ϵ l s ) + ϵ l s K y_{smooth} = y_{one-hot} \cdot (1 - \epsilon_{ls}) + \frac{\epsilon_{ls}}{K} ysmooth​=yone−hot​⋅(1−

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