深度学习：标签平滑（Label Smoothing Regularization）

1.标签平滑的作用—防止过拟合

在进行多分类时，很多时候采用one-hot标签进行计算交叉熵损失，而单纯的交叉熵损失时，只考虑到了正确标签的位置的损失，而忽略了错误标签位置的损失。这样导致模型可能会在训练集上拟合的非常好，但由于其错误标签位置的损失没有计算，导致预测的时候，预测错误的概率比较大，也就是常说的过拟合。
标签平滑可以在一定程度上防止过拟合。

2. 传统的交叉熵损失计算

Step1: softmax多分类
$$P_i=\frac{e^{z_i}}{{\sum }_{i=1}^n{e}^{z_i}}$$
其中，$p_i$为当前样本属于类别$i$的概率，$z_i$ 指当前样本的对应类别$i$的$logit$, n表示样本的总列别数。
Step2: 交叉熵损失计算公式：
$$crossLoss=-\frac{1}{M}\sum _{m=1}^M\sum _{i=1}^n{y}_{i}log{p}_i$$
其中，$M$表示样本综述。
实例：
假设一批样本，样本类别的总数n=5, 其中一个样本的one-hot标签为$[0,0,0,1,0]$,假设通过模型（如全连接等）的$logit$进行softmax后的概率矩阵$p$为：
$$p=[0.1,0.1,0.1,0.36,0.34]$$
将其带入到上面的公式，即可计算出单个样本的loss为：
$$loss=-(0\ast log0.1+0\ast log0.1+0\ast log0.1+1\ast log0.36+0\ast log0.34)=-log0.36=1.47$$
这种传统计算交叉熵损失只考虑了正确标签位置的损失，而没有考虑错误标签的损失。下面让我们看看带有标签平滑的交叉熵损失是怎样计算的吧。

3.带有标签平滑的交叉熵损失的计算

同样是上面的例子：一批样本，样本类别的总数n=5, 其中一个样本的one-hot标签为$[0,0,0,1,0]$,假设通过模型（如全连接等）的$logit$进行softmax后的概率矩阵$p$为：
$$p=[0.1,0.1,0.1,0.36,0.34]$$
设：标签的平滑因子$ϵ=0.1$,平滑的计算步骤如下：
$$y1=(1-ϵ)\ast [0,0,0,1,0]=[0,0,0,0.9,0]$$
$$y2=ϵ\ast [1,1,1,1,1]=[0.1,0.1,0.1,0.1,0.1]$$
$$y=y1+y2=[0.1,0.1,0.1,1,0.1]$$
$y$即是平滑后的新标签，然后按照传统的交叉熵损失计算步骤即可,如：
$$loss=-y\ast logp=-[0.1,0.1,0.1,1,0.1]\ast log([0.1,0.1,0.1,0.36,0.34])=2.63$$

4.标签平滑与传统的交叉熵损失的比较与分析

有上面实例可以看出，带有标签平滑的损失要比传统交叉熵损失要更大。换言之，带有标签平滑的损失要想下降到传统交叉熵损失的程度，就要学习的更好，迫使模型往正确分类的方向走。

5. 标签平滑的应用场景

只要用到的是交叉熵损失（cross loss）,都可以采取标签平滑处理。