标签平滑是机器学习领域使用的一种技术，通过在先前观察到的标签附近进行预测来规范学习过程，而不是完全依赖于过度自信的预测。该技术通过将均匀性引入标签的概率分布来减少预测中过度自信的影响。标签平滑的主要目标是减少模型的过度拟合并提高预测的泛化能力。
标签平滑通常与神经网络模型一起使用。它通过降低决策的敏锐性并使预测远离自信的极端来提供正则化效果。这是通过用具有一定程度的连续性的概率分布替换硬标签（例如0或1）来完成的。例如，在二元分类任务中，标签 1 将替换为概率 0.9 以表示接近确定。
标签平滑还可以用于减轻某些数据集中往往存在的臭名昭著的长尾分布的影响。通过平滑标签，置信预测受到限制，类之间的尖锐边缘变得模糊。
标签平滑可以有效提高模型的泛化能力，因为它可以减少对预测的过度自信，并惩罚可能不正确的自信预测。然而，应该注意的是，标签平滑并不能保证提高准确性，因为它取决于数据集和当前的问题。
总的来说，标签平滑是一种正则化技术，用于通过减少对预测的过度自信来提高模型的泛化能力。它可以与神经网络模型一起使用，以减少过度自信的预测的影响，并减少某些数据集中存在的长尾分布的影响。
