სურათების კლასიფიკაციაში ლეიბლ სმუთინგი რა არის?

ლეიბლის რბილება — ეს რეგულირების ტექნიკა არის, რომელიც გამოიყენება კლასიფიკაციის მოდელების სწავლების დროს, მათ შორის სურათებისთვის. ნაცვლად მკაცრი ლეიბლების (one-hot კოდირება), სადაც სწორი კლასი აქვს ლეიბლი 1 და დანარჩენები 0, ლეიბლის რბილება მსუბუქად რბილდება ამ ლეიბლებს, სწორი კლასისთვის მიანიჭებს მნიშვნელობას, ცოტათი ნაკლებს ვიდრე 1, დანარჩენებისთვის კი — მცირე, ნულს არ მიახლოებული მნიშვნელობა.

ეს ეხმარება:

• მოდელს ნაკლებად თავდაჯერებულს გახდის თავის პროგნოზებში, რაც ამცირებს გადამზადებას.
• გაუმჯობესდეს მოდელის ზოგადი შესაძლებლობა.
• თავიდან აიცილოს ძალიან თავდაჯერებული ლეიბლების დროს გრადიენტების პრობლემები.

მაგალითად, smoothing=0.1-ის შემთხვევაში, 5 შესაძლო ლეიბლიდან შემდგარი კლასი შეიძლება მიიღოს ლეიბლი 0.9, დანარჩენები — 0.025.

მაგალითი:

კლასი	ლეიბლი სმუთინგის გარეშე	სმუთინგით (0.1) ლეიბლი
1	1	0.9
2	0	0.025
3	0	0.025
4	0	0.025
5	0	0.025