label_smooth

paddle.fluid.layers.label_smooth(label, prior_dist=None, epsilon=0.1, dtype='float32', name=None)[源代码]

该OP实现了标签平滑的功能。标签平滑是一种对分类器层进行正则化的机制,称为标签平滑正则化(LSR)。由于直接优化正确标签的对数似然可能会导致过拟合,降低模型的适应能力,因此提出了标签平滑的方法来降低模型置信度。

标签平滑使用标签 \(y\) 和一些固定模式随机分布变量 \(\mu\) 。对 \(k\) 标签,标签平滑的计算方式如下。

\[\tilde{y_k} = (1 - \epsilon) * y_k + \epsilon * \mu_k,\]

其中 \(1-\epsilon\)\(\epsilon\) 分别是权重, \(\tilde{y_k}\) 是平滑后的标签,通常 \(\mu\) 使用均匀分布。

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参数:
  • label (Variable) - 包含标签数据的输入变量。 标签数据应使用 one-hot 表示,是维度为 \([N_1, ..., Depth]\) 的多维Tensor,其中Depth为字典大小。
  • prior_dist (Variable,可选) - 用于平滑标签的先验分布,是维度为 \([1,class\_num]\) 的2D Tensor。 如果未设置,则使用均匀分布。默认值为None。
  • epsilon (float,可选) - 用于混合原始真实分布和固定分布的权重。默认值为0.1。
  • dtype (np.dtype|core.VarDesc.VarType|str,可选) - 输入 Tensor 的数据类型,,数据类型可以为”float32“或”float64“。默认值为”float32“。
  • name (str,可选) - 具体用法请参见 Name ,一般无需设置,默认值为None。

返回:为平滑后标签的 Tensor ,数据类型为dtype设置的数据类型,维度也与输入的label参数维度相同。

返回类型: Variable

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.layers as layers

label = layers.data(name="label", shape=[1], dtype="float32")
one_hot_label = layers.one_hot(input=label, depth=10)
smooth_label = layers.label_smooth(label=one_hot_label, epsilon=0.1, dtype="float32")