Label Smoothing Sklearn

1. Apa itu label smoothing?
2. Apa Bantuan Smoothing Label?
3. Apa itu label Smoothing regularisasi?
4. Untuk apa kehilangan entropi yang digunakan?

Apa itu label smoothing?

Label Smoothing adalah bentuk regularisasi distribusi output yang mencegah overfitting jaringan saraf dengan melunakkan label-kebenaran dalam data pelatihan dalam upaya untuk menghukum output yang terlalu percaya diri.

Apa Bantuan Smoothing Label?

Label Smoothing telah berhasil digunakan untuk meningkatkan keakuratan model pembelajaran mendalam di berbagai tugas, termasuk klasifikasi gambar, pengenalan ucapan, dan terjemahan mesin (Tabel 1).

Apa itu label Smoothing regularisasi?

Label smoothing adalah teknik regularisasi yang mengganggu variabel target, untuk membuat model kurang pasti dari prediksi. Itu dipandang sebagai teknik regularisasi karena menahan logit terbesar yang dimasukkan ke dalam fungsi softmax dari menjadi jauh lebih besar dari yang lain.

Untuk apa kehilangan entropi yang digunakan?

Kehilangan entropi silang adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model klasifikasi dalam pembelajaran mesin melakukan. Kehilangan (atau kesalahan) diukur sebagai angka antara 0 dan 1, dengan 0 menjadi model yang sempurna. Tujuannya umumnya untuk mendapatkan model Anda sedekat mungkin dengan 0.