Il Label Smoothing è una tecnica utilizzata nel campo del Machine Learning per regolarizzare il processo di apprendimento sviluppando previsioni vicino alle etichette precedentemente osservate invece di affidarsi esclusivamente a previsioni troppo sicure. La tecnica riduce l'effetto dell'eccessiva fiducia nelle previsioni introducendo uniformità nella distribuzione di probabilità delle etichette. L'obiettivo principale del livellamento delle etichette è ridurre l'adattamento eccessivo del modello e migliorare la generalizzazione delle previsioni.
Il livellamento delle etichette viene spesso utilizzato con i modelli di rete neurale. Fornisce un effetto regolarizzante diminuendo la nitidezza delle decisioni e allontanando le previsioni dagli estremi sicuri. Questo viene fatto sostituendo l'etichetta rigida (ad esempio 0 o 1) con una distribuzione di probabilità che abbia un certo grado di continuità. Ad esempio, in un'attività di classificazione binaria, l'etichetta 1 verrebbe sostituita con una probabilità pari a 0,9 per indicare una quasi certezza.
Il livellamento delle etichette può essere utilizzato anche per alleviare l'effetto delle famigerate distribuzioni a coda lunga che tendono ad esistere in alcuni set di dati. Smussando le etichette, le previsioni attendibili vengono limitate e i confini netti tra le classi vengono sfumati.
Il livellamento delle etichette può essere efficace nel migliorare le capacità di generalizzazione di un modello, poiché riduce l'eccessiva fiducia nelle previsioni e penalizza le previsioni attendibili che potrebbero essere errate. Va notato, tuttavia, che il livellamento delle etichette non garantisce una maggiore precisione poiché dipende dai set di dati e dal problema in questione.
Nel complesso, il label smoothing è una tecnica di regolarizzazione utilizzata per migliorare le capacità di generalizzazione di un modello riducendo l'eccessiva fiducia nelle previsioni. Può essere utilizzato con modelli di rete neurale per ridurre l'effetto di previsioni troppo sicure e per ridurre l'effetto delle distribuzioni a coda lunga presenti in alcuni set di dati.
