В каких случаях следует применять функцию label smoothing в многоклассовой классификации?

Примеры ответов Нейро на вопросы из разных сфер

Что такое Нейро?

Главная / Наука и образование / В каких случаях следует применять функцию label smoothing в многоклассовой классификации?

Вопрос для Нейро

30 декабря

#МногоклассоваяКлассификация #LabelSmoothing #МетодыОбучения #КлассификацияДанных #МашинноеОбучение

В каких случаях следует применять функцию label smoothing в многоклассовой классификации?

Нейро

На основе 5 источников

iq.opengenus.org

Understanding Label Smoothing

github.com

label-smoothing-multi-label-classification/README.md at main · sutd-visual-computing-group/label-smoothing-multi-label-classification · GitHub

blog.shahadmahmud.com

What is Label Smoothing in Machine Learning? - Shahad's Blogs

habr.com

Безопасность алгоритмов машинного обучения. Защита и тестирование моделей с использованием Python / Хабр

towardsdatascience.com

Label Smoothing: An ingredient of higher model accuracy | by Aakash Srivastava | Towards Data Science

Функцию label smoothing в многоклассовой классификации следует применять для предотвращения слишком уверенных предсказаний модели и уменьшения переобучения. 1 2
Этот метод сглаживает метки классов, что делает модель более устойчивой к шумам. 4

Найти в Поиске

Ответ сформирован YandexGPT на основе текстов выбранных сайтов. В нём могут быть неточности.

Примеры полезных ответов Нейро на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Нейро.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Что такое Поиск с Нейро?