標籤平滑採用如下思路解決這個問題：在訓練時即假設標籤可能存在錯誤，避免「過分」相信訓練樣本的標籤，也就避免了過擬合。具體例項如下：1 假設某個三分類問題，最終的**輸出為(1.,5.4.)，經過softmax函式之後，就可以得到：
2 假設該樣本的初始label為(0,1,0)，則對應的損失函式，使用交叉熵計算為：
3 可以發現，其實模型的學習目標是 讓 0.721 無限接近類標 1,但是其實一般情況下，**的分類準確率沒必要非要是1，可以是 0.99等，那麼我們就考慮從初始的label入手，進行平滑操作，讓其變為(0.005,0.99,0.005) 這樣子的形式，一定程度上，可以減小模型的過擬合，更符合我們訓練的過程。
pytorch **
def
one_hot
(label,num_class,smooth_factor)
:"""
將一維列表轉換為獨熱編碼
"""label = label.resize_(label.size()[
0],1
) m_zeros = torch.zeros(label.size()[
0], num_class)
# 從 value 中取值，然後根據 dim 和 index 給相應位置賦值
標籤平滑的原理
在tensorflow2.x版本中呼叫該函式，請看 基於 keras 和 tensorflow 的標籤平滑實現.假設選用softmax交叉熵訓練乙個三分類模型，某樣本經過網路最後一層的輸出為向量x 1.0,5.0,4.0 對x進行softmax轉換輸出為 假設該樣本y 0,1,0 那損失loss 按...
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