Czym jest wygładzanie etykiet w klasyfikacji obrazów?

Wygładzanie etykiet — to technika regularizacji stosowana podczas trenowania modeli klasyfikacyjnych, w tym dla obrazów. Zamiast używać twardych etykiet (kodowania one-hot), gdzie poprawna klasa ma etykietę 1, a pozostałe 0, wygładzanie etykiet delikatnie je łagodzi, przypisując poprawnej klasie wartość nieco mniejszą niż 1, a pozostałym — niewielką, niezerową wartość.

To pomaga:

• Uczynić model mniej pewnym swoich przewidywań, co zmniejsza nadmierne dopasowanie.
• Poprawić zdolność generalizacji modelu.
• Uniknąć problemów z gradientami przy zbyt pewnych etykietach.

Na przykład, przy smoothing=0.1 dla klasy spośród 5 możliwych etykiet, poprawna klasa może otrzymać etykietę 0.9, a pozostałe 0.025.

Przykład:

Klasa	Etykieta bez wygładzania	Etykieta z wygładzaniem (0.1)
1	1	0.9
2	0	0.025
3	0	0.025
4	0	0.025
5	0	0.025