解決過擬合：如何在PyTorch中使用標籤平滑正則化

什麼是標籤平滑？在PyTorch中如何去使用它？ 在訓練深度學習模型的過程當中，過擬合和機率校準(probability calibration)是兩個常見的問題。一方面，正則化技術能夠解決過擬合問題，其中較爲常見的方法有將權重調小，迭代提早中止以及丟棄一些權重等。另外一方面，Platt標度法和isotonic regression法可以對模型進行校準。可是有沒有一種方法能夠同時解決過擬合和模型過

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