Čo je to label smoothing v klasifikácii obrázkov?

Ladenie štítkov (label smoothing) je technika regulácie používaná pri tréningu klasifikačných modelov, vrátane pre obrázky. Namiesto použitia tvrdých štítkov (kódovanie one-hot), kde správna trieda má štítok 1 a všetky ostatné 0, ladenie štítkov jemne zmäkčuje tieto štítky, priraďujúc správnej triede hodnotu mierne menšiu ako 1, a ostatným malú nenulovú hodnotu.

Toto pomáha:

• Urobiť model menej sebavedomým vo svojich predpovediach, čo znižuje preučovanie.
• Zlepšiť schopnosť modelu generalizovať.
• Vyhnúť sa problémom s gradientmi pri príliš sebavedomých štítkoch.

Napríklad, pri smoothing=0.1 pre triedu z 5 možných štítkov, môže správna trieda dostať štítok 0.9, ostatné 0.025.

Príklad:

Trieda	Štítok bez ladenia	Štítok s ladením (0.1)
1	1	0.9
2	0	0.025
3	0	0.025
4	0	0.025
5	0	0.025