label-smoothing

原创

已于 2023-01-06 12:08:40 修改 · 486 阅读

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#python #pytorch #nlp

于 2023-01-06 11:00:14 首次发布

文章介绍了标签平滑(label-smoothing)技术，用于防止过拟合，增强模型的泛化能力，给出了PyTorch的实现代码。此外，还提到了FocalLoss，这是一种应对数据不平衡问题的方法，特别是在高召回率重要的场景中。

标签平滑(label-smoothing)在one-hot的基础上，添加一个平滑系数ε ，使得最大预测与其它类别平均值之间差距的经验分布更加平滑。主要用于防止过拟合，增强模型的泛化能力。

在这里插入图片描述

Pytorch代码实现

import torch

def smooth_one_hot(true_labels: torch.Tensor, classes: int, smoothing=0.0):
    """
    if smoothing == 0, it's one-

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