神经网络Transformer架构中的标签平滑 标签平滑是一种在神经网络训练过程中使用的正则化技术，特别适用于分类任务。它通过修改目标标签的分布来防止模型对训练数据过度自信，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。 标签平滑的核心思想是将原始的硬标签（即one-hot编码，其中正确类别的概率为1，其他类别为0）转换为软标签，使得正确类别的概率略低于1，而错误类别的概率略高于0。具体来说，对于有K个类别的分类问题，原始硬标签的分布是：正确类别为1，其他类别为0。标签平滑后，正确类别的概率变为1 - ε，而每个错误类别的概率变为ε / (K - 1)，其中ε是一个小的平滑参数（通常设置为0.1或0.2）。这样，标签分布变得更加平滑，避免了模型在训练时过度拟合到绝对确定的标签。 标签平滑的作用主要体现在减少模型的过拟合风险。在标准训练中，模型可能会对训练数据中的噪声或异常值过度敏感，导致在测试集上表现不佳。通过引入平滑的标签，模型学习到的概率分布不再极端，从而鼓励模型输出更保守的预测，提高对未见数据的适应性。此外，标签平滑还能缓解类别不平衡问题，因为它对所有类别都赋予了一定的概率质量，避免了模型忽略少数类。 在实际应用中，标签平滑通常作为损失函数的一部分实现。例如，在交叉熵损失中，原始的硬标签被替换为平滑后的软标签，计算损失时模型会基于软标签进行优化。这种方法简单易行，只需在训练过程中调整标签分布，而无需修改模型架构。标签平滑已被广泛应用于图像分类、自然语言处理等领域的Transformer模型中，帮助提升模型性能并减少训练不稳定性的发生。