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标签平滑 - Label Smoothing概述

目 录 One-Hot -> Label Smoothing label smoothing 降低feature norm 标签平滑归一化:Label Smoothing Regularization 什么时候不使用标签平滑 Label Smoothing 更进一步的思考研究 ---- 关于label smoothing是一些比赛中,比较常用的技巧,特别是图像多分类之中,效果蛮好的。 文章[8]在[观点阅读理解任务]比赛中也使用该策略: focal loss的损失函数中加入了标签平滑(label smoothing),标签平滑[6]是一种防止模型过拟合的正则化手段。 label smoothing是将真实的one hot标签做一个标签平滑处理,使得标签变成soft label。 其中,在真实label处的概率值接近于1,其他位置的概率值是个非常小的数。 在label smoothing中有个参数epsilon,描述了将标签软化的程度,该值越大,经过label smoothing后的标签向量的标签概率值越小,标签越平滑,反之,标签越趋向于hard label

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    “神奇的”标签增强技术(Label Enhancement)

    LearnFromPapers系列——标签增强技术(Label Enhancement) 作者:郭必扬时间:2020.12.29 前言:我们习惯于使用one-hot标签来进行模型的训练,但是有没有办法可以构造出更好的标签呢 本文主要根据东南大学的论文“Label Enhancement for Label Distribution Learning”进行解读和整理,从而认识并理解在分类问题中“标签增强”技术。 ? 论文标题:Label Enhancement for Label Distribution Learning 会议/期刊:IJCAI-18 团队:东南大学 计算机科学与工程学院 标签分布 & 标签分布学习 标签分布学习(Label Distribution Learning,LDL)的任务是让模型去学习一个样本的标签分布(Label Distribution),即每一个维度都反映对应标签程度的一种概率分布 然而,LDL任务的主要困难之一就是,标签分布是十分难以获取的。大多数的分类数据集都不具备这样的条件,都只有一些ligical label

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    第7天:input和label标签

    今天学的不多,就只学了表单元素中的input和label标签。搬了房子,收拾了一下东西,太累了,所以没有学很多。明天还上班,今天就先到这。 一、input input标签type属性有以下几个: text、password、textarea、radio、checkbox、button、submit、reset 按钮 1、<input type ="button" value="确定"> 2、<input type="submit" >  提交 3、<input type="reset" >   重置 二、label标签 checked默认被选择 " name="sex" id="nv"/><label for="nv">女</label> 复选框也如同 <input type="checkbox" id="kk"/><label for="kk ">10天内免登陆</label> 所有表单元素都有labellabel标签作用于选择框和文字,简言之,就是用户点击选择框和文字都可以选择内容 下面是小练习,没有添加样式,有点丑。

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    微信小程序分享11: label标签

    label 标签组件在weui中被用在了很多地方,主要用于为另一个组件提供说明性的文本。在小程序中,只有一个for属性,指示另一个组件的id。 index.wxml: label将组件们圈住,label本身相当于是一个空的block,此时label标签内部的第一个选择组件checkbox被label选中,text用于提供显示的文本。 如果选择性控件不放在label内部,则需要使用for属性,设置为它所服务组件的id: for属性与radio的id属性是同一个值。 是通过两个色块实现的: 第一组中,label-1__icon是背景,大小是18,label-1__icon--checked是选中之后的方块UI,上左有3px的偏离,宽高是12px,合起来正好是18px 文档中说,label可以绑定的控件有<button/>, <checkbox/>, <radio/>, <switch/>四种,但是button并不好用。 这样的代码运行没有效果:

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    标签平滑 Label Smoothing 详解及 pytorch tensorflow实现

    定义 标签平滑(Label smoothing),像L1、L2和dropout一样,是机器学习领域的一种正则化方法,通常用于分类问题,目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签,改善泛化能力差的问题。 数学定义 label smoothing结合了均匀分布,用更新的标签向量 来替换传统的ont-hot编码的标签向量 其中K为多分类的类别总个数,αα是一个较小的超参数(一般取0.1),即 这样 效果 NIPS 2019上的这篇论文When Does Label Smoothing Help? 用实验说明了为什么Label smoothing可以work,指出标签平滑可以让分类之间的cluster更加紧凑,增加类间距离,减少类内距离,提高泛化性,同时还能提高Model Calibration( 但是在模型蒸馏中使用Label smoothing会导致性能下降。 从标签平滑的定义我们可以看出,它鼓励神经网络选择正确的类,并且正确类和其余错误的类的差别是一致的。

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    JavaWeb——HTML表单标签详解(input、label、select、textarea)

    1、表单标签概述 表单,是用于采集用户输入数据的,用于和服务器进行交互。比如登录系统,使用的标签是form,可以定义一个范围,范围代表采集用户数据的范围,表单中的数据要想被提交,必须指定name属性。 DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>表单标签</title> </head> <body 2、表单项标签 以下三类表单项标签较为重要: input标签:可以通过type属性,改变元素展示样式 type属性: text--文本输入框,默认值,placeholder指定输入框的提示信息;                       :指定输入项的文字描述信息,注意:label的for属性一般会和input 的id属性值对应,对应后,点击label区域,会让input输入框获取焦点。 【举例】:使用input、select、textares标签设计输入登录信息 <!

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    django为Form生成的label标签添加class方式

    使用Form生成html标签的时候,虽然提供了widget的方法可以自定义标签的要是,但是只能给生成的input标签添加样式,对于生成的label标签无法添加样式。 ,input标签里都是有class属性的,但是lable标签里没有,并且Form组件里貌似也没有提供为label标签增加自定义属性的方式。 标签的方法是支持attrs参数实现自定义属性的,问题是在前端使用模板语言的时候只能这样 {{ obj.email.label_tag }} 无法传入参数。 为input标签也写一个自定义函数 django默认的方法是在Form里,通过widgets小部件添加attrs参数来实现标签的自定义样式。这是在放在后端实现的。 标签添加class方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    基于keras实现多标签分类(multi-label classification)

    首先讨论多标签分类数据集(以及如何快速构建自己的数据集)。 之后简要讨论SmallerVGGNet,我们将实现的Keras神经网络架构,并用于多标签分类。 然后我们将实施SmallerVGGNet并使用我们的多标签分类数据集对其进行训练。 最后,我们将通过在示例图像上测试我们的网络,并讨论何时适合多标签分类,包括需要注意的一些注意事项。 multi-label classsification 这里给出的是项目的文件结构 多标签分类的网络结构--smallervggnet【Very Deep Convolutional Networks train.py run 继续preprocessing run 构建训练和测试数据集,做数据增强 构建模型,初始化Adam优化器 编译模型,开始训练 训练后保存模型,并二值化标签标签分类模型训练 python train.py --dataset dataset --model fashion.model --labelbin mlb.pickle 使用训练完成的模型预测新的图像

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    Java的break和contunie加(label)标签的用法

    之所以把它们纳入 goto 问题中一起讨论,是由于它们使用了相同的机制:标签。 “标签”是后面跟一个冒号的标识符,就象下面这样: label1: 对Java 来说,唯一用到标签的地方是在循环语句之前。 进一步说,它实际需要紧靠在循环语句的前方——在 标签和循环之间置入任何语句都是不明智的。而在循环之前设置标签的唯一理由是:我们希望在其中嵌套另 一个循环或者一个开关。 这是由于 break 和 continue 关键字通常只中断当前循环,但若随同标签使用,它们 就会中断到存在标签的地方 @Test public void fun2() { } } } } label标签必须放在循环之前,一定要紧跟循环,如果label:下面写了一句代码的话,那么break label;就会报错 contiune

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    正则化技巧:标签平滑(Label Smoothing)以及在 PyTorch 中的实现

    标签平滑是一种正则化技术,它扰动目标变量,使模型对其预测的确定性降低。它被视为一种正则化技术,因为它限制了softmax 函数的最大概率使最大概率不会比其他标签大得多(过度自信)。 在本文中,我们将解释标签平滑的原理,实现了一个使用这种技术的交叉熵损失函数,并评估了它的性能。 标签平滑 我们有一个多类分类问题。 这是与二元分类不同的任务因为在二分类中只有两个可能的类,但是在多标签分类中,一个数据点中可以有多个正确的类。因此,多标签分类问题的需要检测图像中存在的每个对象。 标签平滑将目标向量改变少量 ε。 直观地说,标签平滑将正确类的概率值限制为更接近其他类的概率值。通过这种方式,它被用作正则化技术和对抗模型过度自信的方法。 PyTorch 实现 在 PyTorch 中实现标签平滑交叉熵损失函数非常简单。在这个例子中,我们使用 fast.ai 课程的一部分代码。

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    多子图如何一键绘制标签label?这些技巧推荐收藏~~

    今天小编给大家介绍一个绘图小娇巧-多图汇总时图标签(如A、B (a)、(b)、(I)和(II)等),这类技巧尤其是在科学文献中经常用到,虽然可以手动添加此类标签,但在绘图过程中自动标记处理则可方便的多。 ggarrange() 「注意」:这里主要就是介绍ggpubr::ggarrange()函数,其可以设置行列数和labels,灵活添加子图tag,更多详细内容可参考:ggpubr::ggarrange()标签添加 =label, legend='ul', legend_kw={'order': 'F', 'title': 'column major'} ) hs1.extend(h1 ) h2 = axs[1].plot( data, lw=4, cycle='Set3', label=label, legend='r', legend_kw= 这里小编建议小伙伴们可以多使用Python-ProPlot库进行绘制哈~~ 参考资料 [1]ggpubr::ggarrange()标签添加: https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr

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