В чем заключается основная идея метода label smoothing в машинном обучении?

Основная идея метода label smoothing в машинном обучении заключается в корректировке целевых меток во время обучения. www.geeksforgeeks.org Вместо присвоения вероятности 1 истинному классу и 0 всем остальным классам, часть массы вероятности перераспределяется. www.geeksforgeeks.org

Такая корректировка помогает предотвратить чрезмерную уверенность модели в своих прогнозах, что может привести к переобучению и плохому обобщению. www.geeksforgeeks.org Это делает модель более надёжной, особенно в сценариях, когда данные содержат шум или их сложно классифицировать. www.ultralytics.com

Некоторые преимущества метода label smoothing:

• Улучшение обобщения. iq.opengenus.org www.ultralytics.com Сглаживание меток улучшает способность модели к обобщению на новые невидимые данные. www.geeksforgeeks.org
• Уменьшение переобучаемости. www.geeksforgeeks.org Помогает предотвратить запоминание моделью обучающих данных и, таким образом, уменьшает переобучение. www.geeksforgeeks.org
• Улучшенная калибровка. www.geeksforgeeks.org Обеспечивает более выверенные оценки вероятности, что делает выходные данные модели более интерпретируемыми. www.geeksforgeeks.org