pytorch调用LabelSmoothingCrossEntropy() 损失函数

PyTorch中的`LabelSmoothingCrossEntropy()`是一个带有标签平滑功能的交叉熵损失函数。标签平滑是一种防止过拟合的技术，它通过减少标签的置信度来降低模型的过度自信。在PyTorch 1.6及以上版本中，`LabelSmoothingCrossEntropy()`已经被添加到`torch.nn`模块中。

下面是一个使用`LabelSmoothingCrossEntropy()`损失函数的示例：

import torch.nn as nn

# 定义标签平滑值
smoothing_value = 0.1

# 定义损失函数
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

# 使用标签平滑功能包装损失函数
smooth_criterion = nn.LabelSmoothingCrossEntropy(smoothing=smoothing_value)

# 使用标签平滑损失函数计算损失
outputs = model(inputs)
loss = smooth_criterion(outputs, targets)

在这个示例中，我们首先定义了一个标签平滑值，然后定义了一个普通的交叉熵损失函数`nn.CrossEntropyLoss()`。接着，我们使用`nn.LabelSmoothingCrossEntropy()`将普通的交叉熵损失函数包装成一个带有标签平滑功能的损失函数。最后，我们使用标签平滑损失函数计算模型的损失。

注意：`LabelSmoothingCrossEntropy()`函数的`smoothing`参数指定标签平滑值，取值范围为$[0,1)$，值越大表示平滑程度越高。当`smoothing=0`时，等价于使用普通的交叉熵损失函数。