Сүрөттөрдү классификациялоодо label smoothing деген эмне?

Белгилөө жумшагандыгы — бул классификациялык моделдерди окутууда колдонулган регуляциялоо техникасы, анын ичинде сүрөттөр үчүн. Катуу белгилер (бир-отон коддоо) ордуна, туура класска белгилөө 1, калгандары 0 болсо, белгилөө жумшагандыгы аларды аз-аздан жумшартат, туура класска бир аз аз, 1ден аз маанини берип, калгандарына кичинекей, нөлгө окшош эмес маанини берет.

Бул жардам берет:

• Моделди өз алдынча болуу деңгээлин азайтуу, бул ашыкча үйрөнүүнү азайтат.
• Моделдин жалпылоо жөндөмдүүлүгүн жакшыртуу.
• өтө ишенимдүү белгилер менен байланышкан градиент маселелеринен качуу.

Мисал үчүн, smoothing=0.1 менен 5 мүмкүн болгон белгилерден турган класс үчүн, туура класс 0.9 белгилерин алат, калгандары — 0.025.

Мисал:

Класс	Белгилөө жок жумшартуу	Жумшартуу менен белгилөө (0.1)
1	1	0.9
2	0	0.025
3	0	0.025
4	0	0.025
5	0	0.025