LabelSmooth

最新推荐文章于 2022-12-31 11:08:39 发布
最新推荐文章于 2022-12-31 11:08:39 发布
阅读量460 收藏
点赞数
分类专栏： DeepLearning
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42464187/article/details/104862297
版权

博客迁移至：
https://blog.youkuaiyun.com/racesu/article/details/107214035
带来不便，敬请谅解

label smooth标签平滑【ConvE（知识图谱补全-链接预测）中使用到】
u013250861的博客
08-12 641
标签平滑——label smooth regularization作为一种简单的正则化技巧，它能提高分类任务中模型的泛化性能和准确率，缓解数据分布不平衡的问题，同时在模型蒸馏中可见它的身影。在最近的2个月3个NLP算法比赛的实战中，label smooth也作为一种炼丹术被我用来提高比赛的成绩。那为啥label smooth有效呢？怎么来解释这个现象呢？那么我们就在这篇博客中一起学习一下label smooth的数学原理以及宏观角度的解释，最后看看最近的论文中有没有更好的label smooth方法。...
label smooth详解
实践出真理，接毕设/课设项目开发指导
02-02 303
也就是说，若label=[0,0,1,0,0,0]，那么N=5（这里label包含了背景类，所以有6维）。若定义$\epsilon=0.1$，那么带入上面公式就可以得到，平滑后的label为[0.02，0.02，0.9，0.02，0.02，0.02]。如果使用硬标签，那么当有标注错误的样本时，会产生较大的损失，而软标签则可以对于这些噪声样本产生抑制，防止其产生较大的损失。通常情况下的标签都是[0,0,1,0,0,0]这种非常极端的约束，为了缓和label对网络的约束，提高模型的。泛化能力，减少过拟合。
label smooth标签平滑的理解
HUSTHY的博客
01-13 1万+
标签平滑的原理和作用 标签平滑的实现——训练过程中loss函数的使用 实践效果对比
label smooth的理解
qxqsunshine的博客
09-09 1万+
0. label smoothing的选择 label smoothing的选择 label smoothing是一种正则化的方式，全称为Label Smoothing Regularization(LSR)，即标签平滑正则化。 在传统的分类任务计算损失的过程中，是将真实的标签做成one-hot的形式，然后使用交叉熵来计算损失。而label smoothing是将真实的one hot标签做一个标签平滑处理，使得标签变成又概率值的soft label.其中，在真实label处的概率值最大，其他位置的概率
标签平滑（Label Smoothing）详解
热门推荐
ytusdc的博客
12-31 1万+
标签平滑（Label smoothing），像L1、L2和dropout一样，是机器学习领域的一种正则化方法，通常用于分类问题，目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签，改善泛化能力差的问题。
Label smooth
随笔记录代码本
08-28 2126
什么是Label smooth regularization 对分类问题 经过softmax函数之后的 one hot 编码(正类概率为1，其他为0)进行改进。 为什么要使用Label smooth regularization one-hot 编码的问题：会自驱的向正类和负类的差值扩大的方向学习(过度的信任标签为1的为正类)，在训练数据不足的情况容易过拟合。 原理 思路：软化softmax...
LABEL SMOOTH yolov8自带有吗
03-22
LABEL SMOOTH是一种用于目标检测算法中的一种技术，用于减少模型对于标签的过度自信度。在YOLOv8中，并没有直接提供LABEL SMOOTH的实现，但可以通过修改训练代码来实现该技术。 LABEL SMOOTH的主要思想是在训练过程...
Label smooth regularization
最新发布
03-26
smoothed_labels = smooth_positives * true_labels + smooth_negatives * (1 - true_labels) return smoothed_labels # Example usage: true_one_hot_labels = tf.constant([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.]]) ...
pytorch labelsmooth
04-25
PyTorch label smoothing refers to a regularization technique that aims to reduce the overconfidence of deep neural networks during training by adding a small amount of noise to the true label ...
label smoothing
Nicola.Zhang
08-20 384
smooth_labels（平滑标签）
Major_S的博客
03-09 630
smooth−labels（平滑标签）smooth-labels（平滑标签）smooth−labels（平滑标签） 数据标注时存在错标、漏标、误标，可以使用平滑标签 如果你认为你的数据标注非常好，也可以不用 def smooth_labels(y_true, label_smoothing,num_classes): return y_true * (1.0 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes ...
label smoothing(标签平滑)学习笔记
taoqick的专栏
12-05 1270
label smoothing是一种在分类问题中，防止过拟合的方法。 交叉熵损失函数在多分类任务中存在的问题 多分类任务中，神经网络会输出一个当前数据对应于各个类别的置信度分数，将这些分数通过softmax进行归一化处理，最终会得到当前数据属于每个类别的概率。 然后计算交叉熵损失函数： 训练神经网络时，最小化预测概率和标签真实概率之间的交叉熵，从而得到最优的预测概率分布。最优的预测概率分布是： 神经网络会促使自身往正确标签和错误标签差值最大的方向学习，在训练数据较少，不足以表征所有的样
标签平滑Label Smoothing
AZ_CHEN的博客
11-02 7569
标签平滑 Label Smoothing
Label Smoothing是提高模型精度的一种手段
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
02-28 1046
1.前言 图像分类的任务是从一组固定的类别中为输入图像分配一个标签。这是计算机视觉的核心问题之一，尽管它很简单，但却有大量的实际应用。 例如，在下面的图像中，一个图像分类模型接受一个图像，并将概率分配给两个标签，{cat, dog}。如图所示，请记住，对于计算机来说，图像是由一个大的三维数字数组表示的。 在本例中，cat图像为248像素宽，400像素高，有红、绿、蓝(或简称RGB)三种颜色通道。因...
深度学习：标签平滑（Label Smoothing Regularization）
qq_41915623的博客
05-18 5682
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
label smooth/mixup——深度学习中的一种防止过拟合方法
J~的博客
02-10 2495
LabelSmooth 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，作者认为这种将标签强制one-hot的方式使网络过于自信会导致过拟合，因此软化这种编码方式。 等号左侧：是一种新的预测的分布 等号右侧：前半部分是对原分布乘...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值