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- ¿Qué es el suavizado de la etiqueta??
- ¿Qué ayuda a suavizar la etiqueta??
- ¿Qué es la regularización del suavizado de la etiqueta??
- ¿Qué es la pérdida de entropía cruzada utilizada para?
¿Qué es el suavizado de la etiqueta??
El suavizado de la etiqueta es una forma de regularización de distribución de salida que evita el sobreajuste de una red neuronal al suavizar las etiquetas de la verdad en el suelo en los datos de capacitación en un intento de penalizar las salidas excesivas.
¿Qué ayuda a suavizar la etiqueta??
El suavizado de la etiqueta se ha utilizado con éxito para mejorar la precisión de los modelos de aprendizaje profundo en una variedad de tareas, incluida la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz y la traducción automática (Tabla 1).
¿Qué es la regularización del suavizado de la etiqueta??
El suavizado de la etiqueta es una técnica de regularización que perturba la variable objetivo, para que el modelo sea menos seguro de sus predicciones. Se ve como una técnica de regularización porque restringe los logits más grandes alimentados en la función Softmax de ser mucho más grande que el resto.
¿Qué es la pérdida de entropía cruzada utilizada para?
La pérdida de entropía cruzada es una métrica utilizada para medir qué tan bien funciona un modelo de clasificación en el aprendizaje automático. La pérdida (o error) se mide como un número entre 0 y 1, siendo 0 un modelo perfecto. El objetivo generalmente es obtener su modelo lo más cerca posible de 0.
