软标签,在AI领域中,多指采用以概率为基础的标签编码,多用于标签平滑,可以一定程度抑制过拟合,与之相反的是硬标签。

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教程题目

模型泛化教程:标签平滑与Keras, TensorFlow,和深度学习

教程简介

在本教程中,您将学习使用Keras、TensorFlow和Deep Learning实现标签平滑的两种方法,即正则化器和变迁平滑。 在训练你自己定制的深层神经网络时,有两个关键问题你应该不断地问自己: 是不是太过度训练数据了?模型会推广到训练和测试分离之外的数据吗?正则化方法有助于克服过度拟合,并有助于我们的模型的推广。然而,还有另一种正则化技术我们还没有讨论-标签平滑。 标签平滑:

  • 将“硬”类标签分配转换为“软”标签分配。
  • 直接在标签上操作。
  • 很容易实现。
  • 可以得到一个更通用的模型

标签平滑

硬标签与软标签。

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