label smoothing pytorch

标签平滑是一种正则化技术，用于减少模型对训练数据的过度拟合。在PyTorch中，可以通过在交叉熵损失函数中使用标签平滑参数来实现标签平滑。标签平滑参数是一个介于和1之间的值，用于将真实标签的概率分布从和1之间的值向中间平滑。这样可以使模型更加鲁棒，提高泛化能力。

相关问题

pytorch labelsmooth

PyTorch label smoothing refers to a regularization technique that aims to reduce the overconfidence of deep neural networks during training by adding a small amount of noise to the true label distribution. This technique can help prevent overfitting and improve the generalization performance of the model. Specifically, instead of assigning a 1 to the correct class label and a 0 to all other labels, label smoothing replaces the 1 with (1 - epsilon) and the 0 with epsilon / (num_classes - 1), where epsilon is a small positive constant and num_classes is the total number of classes.

pytorch 似然

似然函数（likelihood function）是用来评估模型参数在给定观测数据下的可能性的函数。在PyTorch中，我们可以使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）或负对数似然损失函数（NLLLoss）来计算模型的似然。

交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）是一种用于分类问题的损失函数，它将模型的输出与真实标签进行比较，并计算模型的输出概率与真实标签的交叉熵。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.CrossEntropyLoss来计算交叉熵损失。其中，weight参数用于指定各个类别的权重，size_average参数用于指定是否对损失进行平均，ignore_index参数用于指定忽略某个特定的标签，reduction参数用于指定如何对损失进行降维，label_smoothing参数用于在计算交叉熵时对标签进行平滑处理。

负对数似然损失函数（NLLLoss）是一种用于最大似然估计的损失函数，它将模型的输出概率与真实标签的负对数似然相加。在PyTorch中，我们可以使用torch.nn.NLLLoss来计算负对数似然损失。其中，weight参数用于指定各个类别的权重，size_average参数用于指定是否对损失进行平均，ignore_index参数用于指定忽略某个特定的标签，reduction参数用于指定如何对损失进行降维。

总之，PyTorch提供了多种损失函数来计算模型的似然，包括交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）和负对数似然损失函数（NLLLoss）。您可以根据具体的任务需求选择合适的损失函数来评估模型的似然。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [从似然到交叉熵：极大似然、对数似然、负对数似然、Pytorch](https://blog.csdn.net/qq_66736913/article/details/129818987)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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