原文：https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9087071.html Smoothing，简单来说，就是将原来独立的高数量类别特征的每个值映射到概率估计上。...(int) : smoothing effect to balance categorical average vs prior """ assert len(trn_series...smoothing = 1 / (1 + np.exp(-(averages["count"] - min_samples_leaf) / smoothing)) # Apply average...) + averages["mean"] * smoothing averages.drop(["mean", "count"], axis=1, inplace=True) # Apply...当然，对于smoothing方法来说， λ函数的选择直接影响到了结果，可能不同的λ函数可以适用于不同的分支领域，这都需要实验的考证。
目 录 One-Hot -> Label Smoothing label smoothing 降低feature norm 标签平滑归一化：Label Smoothing Regularization...(LSR) label smoothing在什么场景有奇效？...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。...Does Label Smoothing Help?...---- Label Smoothing 更进一步的思考研究 文章[6]针对label smoothing随机噪音 以及 smoothing值都为固定的缺陷，提出一个更优质的策略： 最终的目标，是能够使用更加合理的标签分布来代替
在浏览大屏demo时发现样式中这两行代码 -webkit-font-smoothing: antialiased; -moz-osx-font-smoothing: grayscale; 对字体进行抗锯齿渲染使字体看起来更清晰...-webkit-font-smoothing: none | subpixel-antialiased:默认值 | antialiased:抗锯齿 -moz-osx-font-smoothing:
raise ValueError( '`reduction` must be one of \'none\', \'mean\', or \'sum\'.') def label_smoothing_criterion...(epsilon=0.1, reduction='mean'): def _label_smoothing_criterion(preds, targets): n_classes
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?...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。...#if i=y的公式 self.smoothing = smoothing self.size = size self.true_dist = None
图卷积神经网络GCNs是一种针对图结构数据的深度学习方法，但目前大多数的GCN模型都是浅层的，如GCN，GAT模型都是在2层时取得最优效果，随着加深模型效果就会大幅度下降； GCN随着模型层次加深会出现Over-Smoothing...问题，Over-Smoothing既相邻的节点随着网络变深就会越来越相似，最后学习到的nodeembedding便无法区分，模型效果下降。
问题，Over-Smoothing既相邻的节点随着网络变深就会越来越相似，最后学习到的nodeembedding便无法区分。...越小表示图学习时Over-Smoothing越严重当，当SVM_?=0时，图中所有节点完全相同，也可以从图中看出随着层次的加深，SVM_?的值越来越小。 ? ? Method ? ?...问题，提出了Initial Residual和Identit Mapping两个简单技巧，成功解决了GCN深层时的Over-Smoothing问题。...1、Initial residual 残差一直是解决Over-Smoothing的最常用的技巧之一，传统GCN加residualconnection用公式表示为： ?...而效果下降，反而模型效果随着深度增加而不断提升，解决了传统DeepGNN存在的Over-Smoothing问题。
过拟合和概率校准是训练深度学习模型时出现的两个问题。深度学习中有很多正则化技术可以解决过拟合问题；权重衰减、早停机制和dropout是都是最常见的方式。Plat...
References [1] One Size Doesn’t Fit All: Adaptive Label Smoothing
近日，SteamVR测试版提供了一项名为“Motion Smoothing”的新功能。该功能与OculusRift的异步空间扭曲（ASW）极为相似。 ?...是以Motion Smoothing的推出，将满足大量Vive用户一直以来的愿望。 Motion Smoothing可自动合成90fps VR画面帧数对于体验效果来说，一直都是个很重要的影响因素。...而Motion Smoothing的作用就是，当某个VR项目的帧数没有达到90fps时，其将自动启动。...但如果项目有足够的免费资源来实现90fps，Motion Smoothing将自动脱离。...通过降低PC硬件的门槛，Motion Smoothing、ASW将会吸引到大量无法购买高端PC的VR用户。不过Motion Smoothing、ASW也存在一些局限性。
. """ def __init__(self, smoothing=0.1): """ Constructor for the LabelSmoothing...:param smoothing: label smoothing factor """ super(LabelSmoothingCrossEntropy, self)....__init__() assert smoothing < 1.0 self.smoothing = smoothing self.confidence...= 1. - smoothing def forward(self, x, target): logprobs = F.log_softmax(x, dim=-1)...=0.0, device='cuda'): off_value = smoothing / num_classes on_value = 1. - smoothing + off_value
这里有一个“smoothing_level”参数。如果没有输入smoothing_level，方法也不会报错出错。...des_model = ExponentialSmoothing(train, trend="add").fit(smoothing_level=0.5, smoothing_trend=0.5) y_pred...=0.5,smoothing_slope=0.5,smoothing_seasonal=0.5) 我们把季节性周期 设为12，因为数据集中的年份是由月份决定的。...与 smoothing_trend 相同。...="add", seasonal_periods=12).\ fit(smoothing_level=best_alpha, smoothing_trend=best_beta
::ReadImage( inputFilename, sitk::sitkFloat32 ); sitk::CurvatureAnisotropicDiffusionImageFilter smoothing...; smoothing.SetTimeStep( 0.125 ); smoothing.SetNumberOfIterations( 5 ); smoothing.SetConductanceParameter...float(sys.argv[9]) inputImage = sitk.ReadImage(inputFilename, sitk.sitkFloat32) print(inputImage) smoothing...= sitk.CurvatureAnisotropicDiffusionImageFilter() smoothing.SetTimeStep(0.125) smoothing.SetNumberOfIterations...(5) smoothing.SetConductanceParameter(9.0) smoothingOutput = smoothing.Execute(inputImage) gradientMagnitude
也许你已经看到了： -webkit-font-smoothing:antialiased; -webkit-text-stroke-width: 0.2px; -moz-osx-font-smoothing...: grayscale; 下面详细介绍下： -webkit-font-smoothing 属性 来源：http://ued.ctrip.com/webkitcss/prop/font-smoothing.html...-moz-osx-font-smoothing 属性 这个属性就有点奇葩了，还有osx 这个前缀的，因为只支持Mac OS 系统。...该属性与-webkit-font-smoothing 属性类似，但取值完全不同，下面同一行效果是等同的： -webkit-font-smoothing: antialiased;-moz-osx-font-smoothing...: grayscale; -webkit-font-smoothing: subpixel-antialiased;-moz-osx-font-smoothing: auto; 其实第2 个问题可以结合第
2、Over-Smoothing：在GNN图神经网络中，由于图本身结构上节点与节点之间相互连接的特性，并且图神经网络一般是通过邻域汇聚或随机游走的方式进行表征学习，因此当图网络一旦变深，便会出现Over-Smoothing...问题，Over-Smoothing指的是随着图神经网络加深，学习到的节点表征越来越相似，以至于无法区分，模型效果也将大幅下降。...因此如何在DeepGNN中既能学到更深层次信息又能避免Over-Smoothing显得至关重要。...1、量化Over-Smoothing指标 首先明确Over-Smoothing是指随着图神经网络变深学习到的节点表征逐渐相似而无法区分。...但随着5层之后模型效果逐渐下降，这点说明DAGNN模型只是缓解而未完全解决，模型层数过深时仍然会出现Over-Smoothing问题。 ?
---- 论文：Text Smoothing: Enhance Various Data Augmentation Methods on Text Classification Tasks 录取：ACL2022...之前的数据增强方法感觉有点hard，有没有稍微soft的方法，于是作者通过label smoothing的灵感想到了text是否也可以来做smoothing？...于是作者提出了一种Text Smoothing的方法，具体如下： 其实该方法借鉴了CBERT的灵感，就是通过mask language model (MLM)的方法，将文本输入并得到每一个token对应的在...使用的数据统计： 纯Text Smoothing方法： Text Smoothing方法结合其他方法： 效果非常好吧？
float; varying highp vec2 textureCoordinate; uniform float thresholdSensitivity; uniform float smoothing...0.5647 * (textureColor.b - Y); // float blendValue = 1.0 - smoothstep(thresholdSensitivity - smoothing...abs(Cb - maskCb)); float blendValue = smoothstep(thresholdSensitivity, thresholdSensitivity + smoothing...SHADER_STRING ( varying vec2 textureCoordinate; uniform float thresholdSensitivity; uniform float smoothing...abs(Cb - maskCb)); float blendValue = smoothstep(thresholdSensitivity, thresholdSensitivity + smoothing
Back-off 有关这三种模式的描述可以见其PPT（http://people.csail.mit.edu/regina/6864/lec2-2.pdf） Discounting类包括： Add-One Smoothing...（加法平滑） Good-Turing Discounting（图灵平滑） Katz Smoothing Interpolation类包括： Linear Interpolation（插值平滑） Back-off...类包括： Kneser-Ney Smoothing 有关各个平滑算法的具体描述，也可见上述PPT。
} } #app { font-family: Avenir, Helvetica, Arial, sans-serif; -webkit-font-smoothing...: antialiased; -moz-osx-font-smoothing: grayscale; text-align: center; color: #2c3e50; margin-top...: antialiased; -moz-osx-font-smoothing: grayscale; text-align: center; color: #2c3e50; margin-top...: antialiased; -moz-osx-font-smoothing: grayscale; text-align: center; color: #2c3e50; margin-top...: antialiased; -moz-osx-font-smoothing: grayscale; text-align: center; color: #2c3e50; margin-top
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