Mis on sildimisme etikettide pehmendamine pildistamisel?

Märgise silumine — see on regulatsioonitehnika, mida kasutatakse klassifitseerimismudelite treenimisel, sealhulgas piltide jaoks. Selle asemel, et kasutada kõvasid märke (ühe- kuumkoodimine), kus õige klass on märgitud 1 ja kõik teised 0, pehmendab märgise silumine neid märgiseid veidi, andes õigele klassile väärtuse veidi vähem kui 1 ning teistele väikese, nullile lähedase väärtuse.

See aitab:

• Muuta mudeli vähem enesekindlaks oma prognoosides, mis vähendab üleõppimist.
• Parandada mudeli üldistamisvõimet.
• Vältida probleemide tekkimist gradientidega liiga enesekindlate märkide korral.

Näide: smoothing=0.1 puhul, 5 võimaliku märgisega klassi puhul, võib õige klass saada märgise 0.9, teised aga 0.025.

Näide:

Klass	Märgis ilma silumiseta	Märgis silumisega (0.1)
1	1	0.9
2	0	0.025
3	0	0.025
4	0	0.025
5	0	0.025