Почему метод Label Smoothing эффективен в предотвращении переобучения моделей?

Метод Label Smoothing эффективен в предотвращении переобучения моделей, потому что сглаживает метки классов, не позволяя модели проявлять чрезмерную уверенность в своих предсказаниях. ai-terms-glossary.com www.geeksforgeeks.org

Как это происходит: вместо того, чтобы присваивать вероятность 1 верному классу и 0 всем другим, Label Smoothing перераспределяет часть массы вероятностей. iq.opengenus.org www.geeksforgeeks.org Это помогает модели быть менее уверенной в своих предсказаниях и улучшает её способность обобщать новые, не увиденные ранее данные. iq.opengenus.org www.geeksforgeeks.org

Кроме того, сглаживание меток делает модель менее чувствительной к шуму в данных или неправильным аннотациям в обучающих данных. iq.opengenus.org

Однако стоит учитывать, что эффективность Label Smoothing может варьироваться в зависимости от конкретной задачи и набора данных. iq.opengenus.org В некоторых случаях сглаживание может не значительно улучшить производительность модели, а даже ухудшить её, если применять неправильно. www.geeksforgeeks.org