لیبل ہموار کرنا

لیبل اسموتھنگ ایک تکنیک ہے جو گہری سیکھنے میں استعمال ہوتی ہے تاکہ نیورل نیٹ ورک کے تربیتی عمل کو باقاعدہ بنایا جا سکے۔ تربیت کے عمل کے دوران درست لیبلز پر ماڈل کے انحصار کو کم کرکے اوور فٹنگ سے بچنے کے لیے تکنیک کا استعمال کیا جاتا ہے۔ یہ "غلط" لیبلز میں ماڈل کے اعتماد کو بڑھا کر کام کرتا ہے۔

تربیت کے دوران، ایک عصبی نیٹ ورک دیے گئے ان پٹ کے لیے صحیح لیبلز پر امکانی تقسیم پیدا کرے گا۔ لیبل کو ہموار کرنا نیٹ ورک کے آؤٹ پٹ میں تھوڑی سی الجھن کا اضافہ کرتا ہے۔ یہ الجھن ماڈل کو "غلط" لیبلز پر بھی غور کرنے کی ترغیب دیتی ہے، جس سے اوور فٹنگ کے امکانات کم ہوتے ہیں۔

لیبل کو ہموار کرنا خاص طور پر مفید ہے جب کسی ایسے نیٹ ورک کو ڈیٹا پر تربیت دی جائے جس میں کلاسوں کے درمیان بڑے تضادات ہوں۔ مثال کے طور پر، 100 مثبت نمونوں اور 1 منفی نمونوں کے ساتھ ڈیٹاسیٹ پر تربیت یافتہ نیٹ ورک کچھ تربیتی گزرنے کے بعد مثبت نمونے کے لیے بہت زیادہ فٹ ہو جائے گا۔ لیبل کو ہموار کرنے سے اس یقین کو کم کر دیا جائے گا جس کے ساتھ ماڈل مثبت لیبل کا انتخاب کرتا ہے، اس کے عام ہونے میں اضافہ ہوتا ہے۔

لیبل ہموار کرنے کا اطلاق دو طریقوں سے کیا جا سکتا ہے۔ سب سے پہلے ہر لیبل پر ہموار کرنے کی مستقل مقدار لگانا ہے۔ یہ ہر لیبل پر یکساں تقسیم کا ایک چھوٹا سا حصہ شامل کرکے حاصل کیا جاتا ہے۔ دوسرا طریقہ یہ ہے کہ ہر لیبل پر ہموار کرنے کی مختلف سطحوں کو لاگو کیا جائے، اس بات پر منحصر ہے کہ نیٹ ورک درست درجہ بندی پر کتنا یقینی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک لیبل جو بہت یقینی ہے اس پر اعلی سطح کی ہمواری لاگو ہوگی، جب کہ ایک لیبل جو زیادہ غیر یقینی ہے اس کی ہمواری کم ہوگی۔

ڈیپ لرننگ ماڈلز کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے لیبل ہموار کرنا عام طور پر استعمال ہونے والی تکنیک ہے۔ اس کا استعمال ریگولرائزیشن کی دیگر تکنیکوں کے ساتھ مل کر، جیسے جلدی رکنا اور چھوڑنا، اوور فٹنگ کو مزید کم کرنے اور ماڈل جنرلائزیشن کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتا ہے۔