什么是label smoothing?

标签平滑(Label smoothing),像L1、L2和dropout一样,是机器学习领域的一种正则化方法,通常用于分类问题,目的是防止模型在训练时过于自信地预测标签,改善泛化能力差的问题。

为什么需要label smoothing?

对于分类问题,我们通常认为训练数据中标签向量的目标类别概率应为1,非目标类别概率应为0。传统的one-hot编码的标签向量\(y_i\)为,

\[y_i=\begin{cases}1,\quad i=target\\
0,\quad i\ne target
\end{cases}\\
\]

在训练网络时,最小化损失函数\(H(y,p)=-\sum\limits_i^K{y_ilogp_i}\),其中\(p_i\)由对模型倒数第二层输出的logits向量z应用Softmax函数计算得到,

\[p_i=\dfrac{\exp(z_i)}{\sum_j^K\exp(z_j)}
\]

传统one-hot编码标签的网络学习过程中,鼓励模型预测为目标类别的概率趋近1,非目标类别的概率趋近0,即最终预测的logits向量(logits向量经过softmax后输出的就是预测的所有类别的概率分布)中目标类别\(z_i\)的值会趋于无穷大,使得模型向预测正确与错误标签的logit差值无限增大的方向学习,而过大的logit差值会使模型缺乏适应性,对它的预测过于自信。在训练数据不足以覆盖所有情况下,这就会导致网络过拟合,泛化能力差,而且实际上有些标注数据不一定准确,这时候使用交叉熵损失函数作为目标函数也不一定是最优的了。

label smoothing的数学定义

label smoothing结合了均匀分布,用更新的标签向量\(\hat y_{i}\)来替换传统的ont-hot编码的标签向量\(y_{hot}\):

\[\hat y_{i}=y_{hot}(1-\alpha)+\alpha/K \\
\]

其中K为多分类的类别总个数,\(\alpha\)是一个较小的超参数(一般取0.1),即

\[\hat y_i=\begin{cases}1-\alpha,\quad i=target\\
\alpha/K,\quad i\ne target
\end{cases}\\
\]

这样,标签平滑后的分布就相当于往真实分布中加入了噪声,避免模型对于正确标签过于自信,使得预测正负样本的输出值差别不那么大,从而避免过拟合,提高模型的泛化能力。

NIPS 2019上的这篇论文When Does Label Smoothing Help?用实验说明了为什么Label smoothing可以work,指出标签平滑可以让分类之间的cluster更加紧凑,增加类间距离,减少类内距离,提高泛化性,同时还能提高Model Calibration(模型对于预测值的confidences和accuracies之间aligned的程度)。但是在模型蒸馏中使用Label smoothing会导致性能下降。

具体label smoothing的实现代码可以参看OpenNMT的pytorch实现https://github.com/OpenNMT/OpenNMT-py/blob/e8622eb5c6117269bb3accd8eb6f66282b5e67d9/onmt/utils/loss.py#L186

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