lable smoothing

标签平滑（Label Smoothing）是一种在训练神经网络模型时使用的技术，旨在改善模型的泛化能力。它通过在真实标签（y_true）和非真实标签（1.0 - y_true）之间进行线性插值，来减少模型对训练数据中噪声和离群值的敏感性。

具体而言，标签平滑的实现代码如下：

def _smooth_labels(y_true, label_smoothing):
    num_classes = K.shape(y_true)[-1]
    label_smoothing = K.constant(label_smoothing, dtype=K.floatx())
    return y_true * (1.0 - label_smoothing) + label_smoothing / num_classes

在这段代码中，`y_true`表示真实标签，`label_smoothing`表示标签平滑的程度。首先，通过`K.shape(y_true)[-1]`获取真实标签的类别数量。然后，将`label_smoothing`转化为`K.floatx()`类型的常量。最后，通过对真实标签进行线性插值操作，得到平滑后的标签。

标签平滑技巧的引入，可以帮助网络模型更好地处理过拟合、提高模型的泛化能力，从而提升模型在验证集和测试集上的性能表现。