InceptionV3----Label Smoothing

最新推荐文章于 2023-02-22 12:54:56 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/8994678.html
本文介绍了一种通过标签平滑技术减少机器学习模型过拟合的方法。标签平滑通过对one-hot标签进行修改，使其更加平滑，从而避免模型过于自信地预测单一类别，有助于提高模型的泛化能力。文章给出了具体的标签平滑公式，并提到在Szegedy的研究中，通过设置label_smoothing为0.1，num_classes为1000，最终提升了网络精度0.2%。

标签平滑，作者说one-hot这种脉冲式的标签导致过拟合

new_labels = (1.0 - label_smoothing) * one_hot_labels + label_smoothing / num_classes

Szegedy在网络实现的时候，令 label_smoothing = 0.1，num_classes = 1000。Label smooth提高了网络精度0.2%

转载于:https://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/8994678.html

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Inception v3 通用设计原则、分解卷积、不对称卷积、下采样模块、label smoothing
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通过增加模型大小和增加参数数量可以提升模型性能，但是要考虑计算资源，模型轻量化，兼顾计算效率，提出了分解卷积和label smoothing。
[Inception V2/V3]One-hot、Label Smooth、知识蒸馏
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One-hot 如果使用One-hot编码来训练网络存在一个问题： 采样One-hot编码，交叉熵损失函数只看正确类别，错误的就不看了。因为交叉熵是通过极大似然估计推导出来的（二者可以看成是等价的）： Loss=−∑i=1kqilog(pi)=−log(py)=−Zy+log(∑i=1keZi) Loss=-\sum_{i=1}^{k}q_ilog\left(p_i\right)=-log\left(p_y\right)=-Z_y+log\left(\sum_{i=1}^{k}e^{Z_i}\right)
深度学习中的标签平滑正则化（Label Smoothing Regularization）方法原理详解
sinat_36618660的博客
08-31 1万+
论文：https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf (一)、为什么有标签平滑正则化（Label Smoothing Regularization, LSR）的方法? 在深度学习样本训练的过程中，我们采用one-hot标签去进行计算交叉熵损失时，只考虑到训练样本中正确的标签位置（one-hot标签为1的位置）的损失，而忽略了错误标签位置（one-hot标签为0的位置）的损...
标签平滑Label Smoothing
奔跑的小仙女
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一文详解Inception家族的前世今生（从InceptionV1-V4、Xception）附全部代码实现
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【导读】今天将主要介绍Inception的家族及其前世今生.Inception 网络是 CNN 发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分 CNN 仅仅是把卷积层堆...
InceptionV3
01-03
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Numeria的博客
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本文是基于github上开源代码multi-label-Inception-net（链接为https://github.com/BartyzalRadek/Multi-label-Inception-net）上给出的多标签训练模型进行多标签训练的实例.
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深度学习中的各种tricks_1.0_label_smoothing2017/11/16 - Thursday - 第一次修改 [ 用于整理遇到的NN设计中使用的不同结构和trick的原理与实现 ]
yolov5 label-smoothing
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01-21
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