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label smooth/mixup——深度學習中的一種防止過擬合方法
時間 2020-12-30
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Label Smooth 在常見的多分類問題中,先經過softmax處理後進行交叉熵計算,原理很簡單可以將計算loss理解爲,爲了使得網絡對測試集預測的概率分佈和其真實分佈接近,常用的做法是使用one-hot對真實標籤進行編碼,作者認爲這種將標籤強制one-hot的方式使網絡過於自信會導致過擬合,因此軟化這種編碼方式。 等號左側:是一種新的預測的分佈 等號右側:前半部分是對原分佈乘一個權重,
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