标签平滑解析

已于 2022-04-18 00:18:16 修改
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分类专栏： NLP(包含深度学习) 文章标签： 自然语言处理
于 2020-05-19 12:42:52 首次发布
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腾讯一面问的，这个知识点平常从未遇到过，当时是以为是朴素贝叶斯的平滑方法，说了Add-1 Add-k interpolation good turning smoothing，但没想到还有标签平滑这个东西。笔者当时才研一上学期不到… 刚学习NLP！哈哈

产生背景

在这里插入图片描述

工作原理

在这里插入图片描述
可以看出，损失比之前增加了，他的标签平滑的原理是对真实标签做了改变，
源码里的公式为：
new_onehot_labels = onehot_labels * (1 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes

腾讯一面问的，这个知识点平常从未遇到过，当时是以为是朴素贝叶斯的平滑方法，说了Add-1 Add-k interpolation good turning smoothing，但没想到还有标签平滑这个东西。笔者当时才研一上学期不到… 刚学习NLP！哈哈

标签平滑（Label Smoothing）
m0_51200050的博客
06-30 839
标签平滑通过将目标标签从 one-hot 编码转换为软标签，提高了模型的泛化能力。虽然这会使模型在训练时表现出更高的困惑度，但实际测试中模型的准确性和 BLEU 分数通常会有所提高。通过具体的实现步骤和代码示例，我们可以清楚地理解标签平滑的工作原理及其对模型性能的影响。
深度学习中小知识点系列(十) 解析标签平滑(Label Smoothing)
专注于人工智能学习，总结
11-30 1326
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，提高模型的泛化能力。有关标签可以参考如下论文（
标签平滑（label smoothing）
Billie使劲学的博客
07-22 2567
标签平滑（labelsmoothing）出自GoogleNetv3。
标签平滑(label smoothing)
qq_40176087的博客
11-24 9363
在常见的多分类问题中，先经过softmax处理后进行交叉熵计算，原理很简单可以将计算loss理解为，为了使得网络对测试集预测的概率分布和其真实分布接近，常用的做法是使用one-hot对真实标签进行编码，然后用预测概率去拟合one-hot的真实概率。但是这样会带来两个问题： 无法保证模型的泛化能力，使网络过于自信会导致过拟合； 全概率和0概率鼓励所属类别和其他类别之间的差距尽可能加大，而由梯度有界可知，这种情况很难adapt。会造成模型过于相信预测的类别。 标签平滑可以缓解这个问题，可以有两个角度理解这件
ChatGPT技术的标签平滑方法解析.docx
07-24
ChatGPT 技术的标签平滑方法解析 ChatGPT 技术是自然语言处理领域的一项重要成果，由 OpenAI 团队开发。该技术基于深度学习的语言模型，通过对话生成文本，能够进行对话和提供有用的答案。然而，这项技术并不完美，...
Matlab实现曲线平滑功能及示例解析
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标签平滑技术与YOLO模型效果的关系
# 1. 引言 ### 1.1 研究背景 在目标检测领域，准确快速的目标检测一直是研究者们关注的重点。...通过研究标签平滑技术对YOLO模型精度的影响因素、不同数据集下的表现差异以及计算资源的影响，可以为目
解析 YOLOv8 新训练机制及其对性能的影响
最新发布
11-30
YOLOv8是一种在目标检测领域具有重要地位的算法，其最新版本引入的新训练机制，包括网格聚类和标签平滑等关键技术，进一步提升了模型的性能，使得YOLOv8在各种目标检测任务中表现更加出色。 网格聚类是YOLOv8中用于...
深度学习：标签平滑（Label Smoothing Regularization）
qq_41915623的博客
05-18 5648
文章目录1.标签平滑的作用—防止过拟合2. 传统的交叉熵损失计算3.带有标签平滑的交叉熵损失的计算4.标签平滑与传统的交叉熵损失的比较与分析5. 标签平滑的应用场景 1.标签平滑的作用—防止过拟合 在进行多分类时，很多时候采用one-hot标签进行计算交叉熵损失，而单纯的交叉熵损失时，只考虑到了正确标签的位置的损失，而忽略了错误标签位置的损失。这样导致模型可能会在训练集上拟合的非常好，但由于其错误标签位置的损失没有计算，导致预测的时候，预测错误的概率比较大，也就是常说的过拟合。 标签平滑可以在一定程度上防止
标签平滑Label Smoothing
AZ_CHEN的博客
11-02 7536
标签平滑 Label Smoothing
标签平滑 label smoothing
weixin_42887772的博客
07-05 589
深度学习中最常见的问题就是模型的过拟合，我们通过正则化的技术来减少模型过拟合的情况；常用的正则化技术有：dropout，权重衰减，早停机制；除此之外，标签平滑也是一种正则化技术，因为它限制了softmax的最大概率，使得最大概率和其他概率相差不会特别大。 举个栗子： 标签进入模型中一般都会转化为one-hot编码，假设有个五分类的任务，某个标签会变成[0，0，0，1，0][0，0，0，1，0][0，0，0，1，0]，前向传播经过softmax时，五个类别的概率是[0.05，0.15，0.1，0.65，0.0
深度学习 Transformer 的标签平滑（Label Smoothing）
python12222_的博客
10-01 1203
01标签平滑（Label Smoothing）是一种正则化技术，用于深度学习中的分类任务，尤其是在Transformer模型中。它的目的是减少模型对于训练数据中硬标签（hard labels，即标准的one-hot编码）的过度自信，从而提高模型的泛化能力并减少过拟合。02在传统的分类任务中，模型的输出通常通过softmax函数转换为概率分布，然后使用交叉熵损失函数与硬标签（one-hot编码）进行比较。硬标签意味着模型完全确定某个类别是正确的，其他所有类别都是错误的。
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[轻笔记] label smoothing(标签平滑)
昔风不起，唯有努力生存！
08-25 923
看google AI最新的开源代码，发现有个技巧——label smoothing，网上查到的公式与代码中的公式不一样，于是做个笔记，并对见到的觉得有问题的关于label smoothing的博客也列在文未，供大家评论交流。
label smoothing(标签平滑)
qq_35073251的博客
12-26 599
问题 交叉熵训练时会自动往减小误差函数的方向，即驱使自身往正确标签和错误标签差值最大的方向学习，在训练数据不足以表征所有样本特征的情况下，这就会导致网络过拟合。 解决 one-hot硬编码形式的标签会导致过拟合，而label smoothing是一种正则化策略，通常用于分类问题，通过soft one-hot 标签来引入噪声，减小了真实样本标签的类别在计算损失函数时的权重，从而改善泛化能力差的问题。 对于分类问题，传统的one-hot编码的标签向量为： 而label smoothing结合了均匀
【深度学习】标签平滑
丑小鸭
07-10 596
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“过分”相信训练样本的标签，也就避免了过拟合。具体实例如下： 1 假设某个三分类问题，最终的预测输出为(1.,5.4.)，经过Softmax函数之后，就可以得到： 2 假设该样本的初始label为(0,1,0)，则对应的损失函数，使用交叉熵计算为： 3 可以发现，其实模型的学习目标是 让 0.721 无限接近类标 1,但是其实一般情况下，预测的分类准确率没必要非要是1，可以是 0.99等，那么我们就考虑从初始的label入手，进行.
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