Իմիջների դասակարգման մեջ լեյբլ սմութինգը ինչ է?

Լեյբլի մեղմում — սա ռեգուլյարիզացիայի տեխնիկա է, որը օգտագործվում է դասակարգման մոդելների ուսուցման ժամանակ, այդ թվում՝ պատկերների համար։ Փոխարենը խիստ նշանների (one-hot կոդավորում) օգտագործման, որտեղ ճիշտ դասը նշվում է 1-ով, իսկ մյուսները՝ 0-ով, լեյբլի մեղմումը թեթևորեն մեղմում է այդ նշանները՝ ճիշտ դասին տալով մի փոքր պակաս, քան 1, իսկ մյուսներին՝ փոքր, ոչ զրո արժեք։

Սա օգնում է՝

• Մոդելին ավելի քիչ վստահ լինել իր կանխատեսումներում, ինչը նվազեցնում է գերապատումումը։
• Բարելավում է մոդելի ընդհանուր կարողությունը։
• Խուսափում է շատ վստահ նշանների դեպքում գրադիենտների խնդիրներից։

Օրինակ՝ smoothing=0.1-ի դեպքում, 5 հնարավոր նշաններից կազմված դասի համար, ճիշտ դասը կարող է ստանալ նշան 0.9, իսկ մյուսները՝ 0.025։

Օրինակ՝

Դաս	Նշան առանց մեղմման	Նշան մեղմումով (0.1)
1	1	0.9
2	0	0.025
3	0	0.025
4	0	0.025
5	0	0.025