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在PyTorch中使用标签平滑正则化的问题
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文件大小: 99kb
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上传时间: 2021-01-21
详细说明：什么是标签平滑？在PyTorch中如何去使用它？
在训练深度学习模型的过程中，过拟合和概率校准(probability calibration)是两个常见的问题。一方面，正则化技术可以解决过拟合问题，其中较为常见的方法有将权重调小，迭代提前停止以及丢弃一些权重等。另一方面，Platt标度法和isotonic regression法能够对模型进行校准。但是有没有一种方法可以同时解决过拟合和模型过度自信呢?
标签平滑也许可以。它是一种去改变目标变量的正则化技术，能使模型的预测结果不再仅为一个确定值。标签平滑之所以被看作是一种正则化技术，是因为它可以防止输入到softmax函数的最大logits值变
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