2022年6月30日
np.random.rand()
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posted @ 2022-06-30 15:46 yeahHiHi 阅读(220) 评论(0) 推荐(0)
Label smoothing
摘要： label Smothing相较交叉熵函数引入了一个factor机制，一般取0.1，它的好处就是： 使用了Label Smoothing损失函数后，在训练阶段预测正确时 loss 不会下降得太快，预测错误的時候 loss 不会惩罚得太多，使其不容易陷入局部最优点，这在一定程度可以抑制网络过拟合的现象 阅读全文
posted @ 2022-06-30 11:49 yeahHiHi 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)