支持标签平滑的分类模型

支持标签平滑的分类模型可以使用常见的分类模型，如卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）和注意力机制网络（Transformer）等。在实现标签平滑的训练过程中，可以在交叉熵损失函数中加入平滑因子，从而实现标签平滑。常见的平滑因子有两种，一种是one-hot标签平滑，另一种是soft标签平滑。其中，one-hot标签平滑将正确标签设为1-ε，其余标签均设为ε/n_classes；soft标签平滑则将正确标签设为1-ε，其他标签按照概率分布进行平滑。

使用标签平滑的分类模型在一些数据集上取得了不错的效果，比如在ImageNet数据集上的分类任务中，使用ResNet50模型结合标签平滑的训练，可以达到较好的分类效果。同时，使用标签平滑的分类模型也可以有效缓解标签噪声带来的影响。