DNN神经网络训练给标签加数据平滑处理的代码

以下是一个示例代码，使用Keras深度学习库实现：

from keras import layers, models, optimizers

def smooth_labels(y, smooth_factor):
    """
    将标签向量进行平滑处理
    
    Args:
        y : 标签向量
        smooth_factor : 平滑因子
    
    Returns:
        平滑处理后的标签向量
    """
    assert 0 <= smooth_factor < 1
    num_classes = len(y[0])
    y = y * (1 - smooth_factor)
    y = y + smooth_factor / num_classes
    return y

model = models.Sequential([
    layers.Dense(64, activation='relu', input_dim=input_shape),
    layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
])

model.compile(loss='categorical_crossentropy',
              optimizer=optimizers.RMSprop(lr=0.001),
              metrics=['accuracy'])

smooth_factor = 0.1

# 加载数据，处理标签向量
x_train, y_train = load_data()
y_train = smooth_labels(y_train, smooth_factor)

# 开始训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)

这段代码使用了一个函数`smooth_labels`，将标签向量进行平滑处理。`smooth_factor`是平滑因子，控制了平滑程度。这个函数首先将所有标签都乘以`1 - smooth_factor`，使得原标签占比更多；然后再将`smooth_factor`均分到每个类别中，以保证所有类别的标签都有一定比重。

这段代码使用了Keras构建了一个神经网络模型，并使用RMSprop优化器和交叉熵损失函数进行训练。表示数据平滑处理后，使用 `model.fit` 函数将训练数据送入模型进行训练。