Label melicinkan Sklearn

1. Apa itu Label Melicinkan?
2. Apa yang dimaksudkan oleh Label Smoothing?
3. Apa itu Label Melicinkan Regularization?
4. Apakah kehilangan entropi silang yang digunakan?

Apa itu Label Melicinkan?

Label Smoothing adalah satu bentuk pengagihan pengedaran output yang menghalang lebihan rangkaian saraf dengan melembutkan label-label tanah dalam data latihan dalam usaha untuk menghukum output yang terlalu yakin.

Apa yang dimaksudkan oleh Label Smoothing?

Label pelicinan telah berjaya digunakan untuk meningkatkan ketepatan model pembelajaran mendalam dalam pelbagai tugas, termasuk klasifikasi imej, pengiktirafan pertuturan, dan terjemahan mesin (Jadual 1).

Apa itu Label Melicinkan Regularization?

Label Smoothing adalah teknik regularization yang menimbulkan pembolehubah sasaran, untuk menjadikan model kurang pasti ramalannya. Ia dilihat sebagai teknik regularization kerana ia menghalang logit terbesar yang dimasukkan ke dalam fungsi softmax daripada menjadi lebih besar daripada yang lain.

Apakah kehilangan entropi silang yang digunakan?

Kerugian entropi silang adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model klasifikasi dalam pembelajaran mesin. Kerugian (atau kesilapan) diukur sebagai nombor antara 0 dan 1, dengan 0 menjadi model yang sempurna. Matlamatnya biasanya untuk mendapatkan model anda hampir dengan 0.