标签平滑化

标签平滑是深度学习中用于规范神经网络训练过程的一种技术。该技术用于在训练过程中减少模型对正确标签的依赖，从而避免过拟合。它的工作原理是增加模型对 "错误 "标签的置信度。

在训练过程中，神经网络会对给定输入产生正确标签的概率分布。标签平滑会给网络输出增加少量混淆。这种混淆会促使模型也考虑 "不正确 "的标签，从而降低过度拟合的可能性。

标签平滑法在对类别间差异较大的数据进行网络训练时尤其有用。例如，在一个有 100 个正向样本和 1 个负向样本的数据集上训练的网络，在经过几次训练后，很可能会对正向样本产生过度拟合。应用标签平滑技术可以降低模型选择正向标签的确定性，从而提高泛化能力。

标签平滑有两种应用方式。第一种是在每个标签上应用一定量的平滑处理。方法是在每个标签上添加一小部分均匀分布。另一种方法是根据网络对正确分类的确定程度，对每个标签应用不同程度的平滑处理。例如，对于非常确定的标签，会应用较高水平的平滑处理，而对于不确定程度较高的标签，则会应用较低水平的平滑处理。

标签平滑是提高深度学习模型性能的常用技术。它与其他正则化技术（如早期停止和剔除）结合使用，有助于进一步减少过拟合，提高模型泛化能力。