label smoothing pytorch版本
标签平滑的想法首先被提出用于训练 Inception-v2 [26]。它将真实几率的构造改为：python 其中ε是一个小常数，K 是标签总数量。ide 图 4：ImageNet 上标签平滑效果的可视化。顶部：当增长ε时，目标类别与其它类别之间的理论差距减少。下图：最大预测与其它类别平均值之间差距的经验分布。很明显，经过标签平滑，分布中心处于理论值并具备较少的极端值。函数 # -*- coding
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