Hinton等人最新研究：大幅提升模型准确率，标签平滑技术到底怎么用?

文章预览

加入极市 专业CV交流群，与 6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院 等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与 李开复老师 等大牛群内互动！ 同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流 。 点击文末“ 阅读原文 ”立刻申请入群~ 作者：Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton 译者：Rachel   【导读】 损失函数对神经网络的训练有显著影响，也有很多学者人一直在探讨并寻找可以和损失函数一样使模型效果更好的函数。后来，Szegedy 等学者提出了标签平滑方法，该方法通过计算数据集中 hard target 的加权平均以及平均分布来计算交叉熵，有效提升了模型的准确率。近日，Hinton 团队等人在新研究论文《When Does Label Smoothing Help？ ………………………………