Label Smoothing es una técnica utilizada en el campo del Machine Learning para regularizar el proceso de aprendizaje mediante el desarrollo de predicciones cerca de las etiquetas observadas previamente en lugar de depender exclusivamente de predicciones demasiado seguras. La técnica reduce el efecto del exceso de confianza en las predicciones al introducir uniformidad en la distribución de probabilidad de las etiquetas. El objetivo principal del suavizado de etiquetas es reducir el sobreajuste del modelo y mejorar la generalización de las predicciones.
El suavizado de etiquetas se utiliza a menudo con modelos de redes neuronales. Proporciona un efecto regularizador al disminuir la agudeza de las decisiones y alejar las predicciones de extremos seguros. Esto se hace reemplazando la etiqueta dura (por ejemplo, 0 o 1) con una distribución de probabilidad que tenga cierto grado de continuidad. Por ejemplo, en una tarea de clasificación binaria, una etiqueta de 1 se reemplazaría con una probabilidad de 0,9 para indicar casi certeza.
El suavizado de etiquetas también se puede utilizar para aliviar el efecto de las infames distribuciones de cola larga que tienden a existir en algunos conjuntos de datos. Al suavizar las etiquetas, se restringen las predicciones confiables y se difuminan los bordes nítidos entre las clases.
El suavizado de etiquetas puede ser eficaz para mejorar las capacidades de generalización de un modelo, ya que reduce el exceso de confianza en las predicciones y penaliza las predicciones seguras que podrían ser incorrectas. Sin embargo, cabe señalar que el suavizado de etiquetas no garantiza una mayor precisión, ya que depende de los conjuntos de datos y del problema en cuestión.
En general, el suavizado de etiquetas es una técnica de regularización que se utiliza para mejorar las capacidades de generalización de un modelo al reducir el exceso de confianza en las predicciones. Se puede utilizar con modelos de redes neuronales para reducir el efecto de las predicciones excesivamente seguras y el efecto de las distribuciones de cola larga que existen en algunos conjuntos de datos.
