{"id":477793,"date":"2023-08-09T09:20:26","date_gmt":"2023-08-09T09:20:26","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:15:25","modified_gmt":"2023-09-05T11:15:25","slug":"label-smoothing","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wiki\/label-smoothing\/","title":{"rendered":"Lissage des \u00e9tiquettes"},"content":{"rendered":"

Le lissage des \u00e9tiquettes est une technique de r\u00e9gularisation couramment utilis\u00e9e dans les mod\u00e8les d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Cela implique d'ajouter une petite quantit\u00e9 d'incertitude aux \u00e9tiquettes cibles pendant le processus de formation, ce qui permet d'\u00e9viter le surajustement et d'am\u00e9liorer la capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation du mod\u00e8le. En introduisant une forme plus r\u00e9aliste de distribution d'\u00e9tiquettes, le lissage des \u00e9tiquettes garantit que le mod\u00e8le d\u00e9pend moins de la certitude des \u00e9tiquettes individuelles, ce qui conduit \u00e0 de meilleures performances sur les donn\u00e9es invisibles.<\/p>\n

L'histoire de l'origine du lissage des \u00e9tiquettes et sa premi\u00e8re mention<\/h2>\n

Le lissage des \u00e9tiquettes a \u00e9t\u00e9 introduit pour la premi\u00e8re fois dans le document de recherche intitul\u00e9 \u00ab Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision \u00bb de Christian Szegedy et al., publi\u00e9 en 2016. Les auteurs ont propos\u00e9 le lissage des \u00e9tiquettes comme technique pour r\u00e9gulariser les r\u00e9seaux neuronaux convolutifs profonds (CNN) et att\u00e9nuer les effets du lissage des \u00e9tiquettes. effets n\u00e9fastes du surajustement, en particulier dans le contexte de t\u00e2ches de classification d'images \u00e0 grande \u00e9chelle.<\/p>\n

Informations d\u00e9taill\u00e9es sur le lissage des \u00e9tiquettes. Extension du sujet Lissage des \u00e9tiquettes.<\/h2>\n

Dans l\u2019apprentissage supervis\u00e9 traditionnel, le mod\u00e8le est entra\u00een\u00e9 pour pr\u00e9dire avec une certitude absolue, dans le but de minimiser la perte d\u2019entropie crois\u00e9e entre les \u00e9tiquettes pr\u00e9dites et vraies. Cependant, cette approche peut conduire \u00e0 des pr\u00e9dictions trop confiantes, dans lesquelles le mod\u00e8le devient excessivement confiant quant \u00e0 des pr\u00e9dictions incorrectes, ce qui entrave finalement sa capacit\u00e9 de g\u00e9n\u00e9ralisation sur des donn\u00e9es invisibles.<\/p>\n

Le lissage des \u00e9tiquettes r\u00e9sout ce probl\u00e8me en introduisant une forme d\u2019\u00e9tiquetage progressif pendant la formation. Au lieu d'attribuer un vecteur cod\u00e9 \u00e0 chaud (avec un pour la vraie \u00e9tiquette et des z\u00e9ros pour les autres) comme cible, le lissage des \u00e9tiquettes distribue la masse de probabilit\u00e9 entre toutes les classes. La v\u00e9ritable \u00e9tiquette se voit attribuer une probabilit\u00e9 l\u00e9g\u00e8rement inf\u00e9rieure \u00e0 un, et les probabilit\u00e9s restantes sont r\u00e9parties entre d'autres classes. Cela introduit un sentiment d'incertitude dans le processus de formation, rendant le mod\u00e8le moins sujet au surajustement et plus robuste.<\/p>\n

La structure interne du lissage Label. Comment fonctionne le lissage des \u00e9tiquettes.<\/h2>\n

Le fonctionnement interne du lissage des \u00e9tiquettes peut \u00eatre r\u00e9sum\u00e9 en quelques \u00e9tapes\u00a0:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    Encodage \u00e0 chaud\u00a0:<\/strong> Dans l'apprentissage supervis\u00e9 traditionnel, l'\u00e9tiquette cible de chaque \u00e9chantillon est repr\u00e9sent\u00e9e sous la forme d'un vecteur cod\u00e9 \u00e0 chaud, o\u00f9 la vraie classe re\u00e7oit une valeur de 1 et toutes les autres classes ont une valeur de 0.<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    Adoucir les \u00e9tiquettes\u00a0:<\/strong> Le lissage des \u00e9tiquettes modifie l'\u00e9tiquette cible cod\u00e9e \u00e0 chaud en r\u00e9partissant la masse de probabilit\u00e9 entre toutes les classes. Au lieu d\u2019attribuer une valeur de 1 \u00e0 la vraie classe, il attribue une valeur de (1 \u2013 \u03b5), o\u00f9 \u03b5 est une petite constante positive.<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    Distribution de l'incertitude\u00a0:<\/strong> La probabilit\u00e9 restante, \u03b5, est divis\u00e9e entre d\u2019autres classes, ce qui am\u00e8ne le mod\u00e8le \u00e0 consid\u00e9rer la possibilit\u00e9 que ces classes soient les bonnes. Cela introduit un niveau d\u2019incertitude, encourageant le mod\u00e8le \u00e0 \u00eatre moins s\u00fbr de ses pr\u00e9dictions.<\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    Calcul des pertes\u00a0:<\/strong> Pendant l'entra\u00eenement, le mod\u00e8le optimise la perte d'entropie crois\u00e9e entre les probabilit\u00e9s pr\u00e9dites et les \u00e9tiquettes cibles adoucies. La perte de lissage des \u00e9tiquettes p\u00e9nalise les pr\u00e9dictions trop confiantes et favorise des pr\u00e9dictions plus calibr\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    Analyse des principales fonctionnalit\u00e9s du lissage des \u00e9tiquettes.<\/h2>\n

    Les principales fonctionnalit\u00e9s du lissage des \u00e9tiquettes incluent\u00a0:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      R\u00e9gularisation :<\/strong> Le lissage des \u00e9tiquettes sert de technique de r\u00e9gularisation qui emp\u00eache le surajustement et am\u00e9liore la g\u00e9n\u00e9ralisation du mod\u00e8le.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      Pr\u00e9dictions calibr\u00e9es\u00a0:<\/strong> En introduisant une incertitude dans les \u00e9tiquettes cibles, le lissage des \u00e9tiquettes encourage le mod\u00e8le \u00e0 produire des pr\u00e9dictions plus calibr\u00e9es et moins fiables.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      Robustesse am\u00e9lior\u00e9e\u00a0:<\/strong> Le lissage des \u00e9tiquettes aide le mod\u00e8le \u00e0 se concentrer sur l'apprentissage de mod\u00e8les significatifs dans les donn\u00e9es plut\u00f4t que sur la m\u00e9morisation d'\u00e9chantillons d'entra\u00eenement sp\u00e9cifiques, ce qui am\u00e9liore la robustesse.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      Gestion des \u00e9tiquettes bruyantes\u00a0:<\/strong> Le lissage des \u00e9tiquettes peut g\u00e9rer les \u00e9tiquettes bruyantes ou incorrectes plus efficacement que les cibles cod\u00e9es \u00e0 chaud traditionnelles.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      Types de lissage des \u00e9tiquettes<\/h2>\n

      Il existe deux types courants de lissage d'\u00e9tiquettes\u00a0:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        Lissage fixe des \u00e9tiquettes\u00a0:<\/strong> Dans cette approche, la valeur de \u03b5 (la constante utilis\u00e9e pour adoucir la v\u00e9ritable \u00e9tiquette) est fix\u00e9e tout au long du processus de formation. Il reste constant pour tous les \u00e9chantillons de l'ensemble de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        Lissage des \u00e9tiquettes de recuit\u00a0:<\/strong> Contrairement au lissage d'\u00e9tiquettes fixes, la valeur de \u03b5 est recuite ou d\u00e9compos\u00e9e pendant l'entra\u00eenement. Elle commence par une valeur plus \u00e9lev\u00e9e et diminue progressivement au fur et \u00e0 mesure que l'entra\u00eenement progresse. Cela permet au mod\u00e8le de d\u00e9marrer avec un niveau d\u2019incertitude plus \u00e9lev\u00e9 et de le r\u00e9duire au fil du temps, affinant ainsi efficacement l\u2019\u00e9talonnage des pr\u00e9dictions.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        Le choix entre ces types d\u00e9pend des caract\u00e9ristiques sp\u00e9cifiques de la t\u00e2che et de l\u2019ensemble de donn\u00e9es. Le lissage d'\u00e9tiquettes fixe est plus simple \u00e0 mettre en \u0153uvre, tandis que le lissage d'\u00e9tiquettes recuit peut n\u00e9cessiter un r\u00e9glage des hyperparam\u00e8tres pour obtenir des performances optimales.<\/p>\n

        Vous trouverez ci-dessous une comparaison des deux types de lissage d'\u00e9tiquettes\u00a0:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
        Aspect<\/th>\nLissage fixe des \u00e9tiquettes<\/th>\nLissage des \u00e9tiquettes de recuit<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
        valeur \u03b5<\/td>\nConstant partout<\/td>\nRecuit ou pourri<\/td>\n<\/tr>\n
        Complexit\u00e9<\/td>\nPlus simple \u00e0 mettre en \u0153uvre<\/td>\nPeut n\u00e9cessiter un r\u00e9glage des hyperparam\u00e8tres<\/td>\n<\/tr>\n
        \u00c9talonnage<\/td>\nMoins affin\u00e9<\/td>\nProgressivement am\u00e9lior\u00e9 au fil du temps<\/td>\n<\/tr>\n
        Performance<\/td>\nPerformances stables<\/td>\nPotentiel pour de meilleurs r\u00e9sultats<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

        Fa\u00e7ons d'utiliser le lissage des \u00e9tiquettes, probl\u00e8mes et leurs solutions li\u00e9es \u00e0 l'utilisation.<\/h2>\n

        Utiliser le lissage des \u00e9tiquettes<\/h3>\n

        Le lissage des \u00e9tiquettes peut \u00eatre facilement int\u00e9gr\u00e9 au processus de formation de divers mod\u00e8les d\u2019apprentissage automatique, notamment les r\u00e9seaux neuronaux et les architectures d\u2019apprentissage profond. Cela implique de modifier les \u00e9tiquettes cibles avant de calculer la perte lors de chaque it\u00e9ration d'entra\u00eenement.<\/p>\n

        Les \u00e9tapes de mise en \u0153uvre sont les suivantes :<\/p>\n

          \n
        1. Pr\u00e9parez l\u2019ensemble de donn\u00e9es avec des \u00e9tiquettes cibles cod\u00e9es \u00e0 chaud.<\/li>\n
        2. D\u00e9finissez la valeur de lissage de l\u2019\u00e9tiquette, \u03b5, sur la base de l\u2019exp\u00e9rimentation ou de l\u2019expertise du domaine.<\/li>\n
        3. Convertissez les \u00e9tiquettes cod\u00e9es \u00e0 chaud en \u00e9tiquettes adoucies en distribuant la masse de probabilit\u00e9 comme expliqu\u00e9 pr\u00e9c\u00e9demment.<\/li>\n
        4. Entra\u00eenez le mod\u00e8le \u00e0 l\u2019aide des \u00e9tiquettes adoucies et optimisez la perte d\u2019entropie crois\u00e9e pendant le processus de formation.<\/li>\n<\/ol>\n

          Probl\u00e8mes et solutions<\/h3>\n

          Bien que le lissage des \u00e9tiquettes offre plusieurs avantages, il peut \u00e9galement pr\u00e9senter certains d\u00e9fis\u00a0:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            Impact sur la pr\u00e9cision\u00a0:<\/strong> Dans certains cas, le lissage des \u00e9tiquettes peut l\u00e9g\u00e8rement r\u00e9duire la pr\u00e9cision du mod\u00e8le sur l'ensemble d'apprentissage en raison de l'introduction d'incertitude. Cependant, cela am\u00e9liore g\u00e9n\u00e9ralement les performances sur l\u2019ensemble de test ou sur les donn\u00e9es invisibles, ce qui constitue l\u2019objectif principal du lissage des \u00e9tiquettes.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            R\u00e9glage des hyperparam\u00e8tres\u00a0:<\/strong> La s\u00e9lection d\u2019une valeur appropri\u00e9e pour \u03b5 est essentielle pour un lissage efficace des \u00e9tiquettes. Une valeur trop \u00e9lev\u00e9e ou trop faible peut avoir un impact n\u00e9gatif sur les performances du mod\u00e8le. Des techniques de r\u00e9glage des hyperparam\u00e8tres, telles que la recherche sur grille ou la recherche al\u00e9atoire, peuvent \u00eatre utilis\u00e9es pour trouver la valeur \u03b5 optimale.<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            Modification de la fonction de perte\u00a0:<\/strong> La mise en \u0153uvre du lissage des \u00e9tiquettes n\u00e9cessite de modifier la fonction de perte dans le processus de formation. Cette modification pourrait compliquer le pipeline de formation et n\u00e9cessiter des ajustements dans les bases de code existantes.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            Pour att\u00e9nuer ces probl\u00e8mes, les chercheurs et les praticiens peuvent exp\u00e9rimenter diff\u00e9rentes valeurs de \u03b5, surveiller les performances du mod\u00e8le sur les donn\u00e9es de validation et affiner les hyperparam\u00e8tres en cons\u00e9quence. De plus, des tests et des exp\u00e9rimentations approfondis sont essentiels pour \u00e9valuer l\u2019impact du lissage des \u00e9tiquettes sur des t\u00e2ches et des ensembles de donn\u00e9es sp\u00e9cifiques.<\/p>\n

            Principales caract\u00e9ristiques et autres comparaisons avec des termes similaires sous forme de tableaux et de listes.<\/h2>\n

            Vous trouverez ci-dessous une comparaison du lissage des \u00e9tiquettes avec d'autres techniques de r\u00e9gularisation associ\u00e9es\u00a0:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
            Technique de r\u00e9gularisation<\/th>\nCaract\u00e9ristiques<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
            R\u00e9gularisation L1 et L2<\/td>\nP\u00e9nalisez les poids importants dans le mod\u00e8le pour \u00e9viter le surajustement.<\/td>\n<\/tr>\n
            Abandonner<\/td>\nD\u00e9sactivez les neurones de mani\u00e8re al\u00e9atoire pendant l'entra\u00eenement pour \u00e9viter le surentra\u00eenement.<\/td>\n<\/tr>\n
            Augmentation des donn\u00e9es<\/td>\nIntroduisez des variantes des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement pour augmenter la taille de l\u2019ensemble de donn\u00e9es.<\/td>\n<\/tr>\n
            Lissage des \u00e9tiquettes<\/td>\nAdoucissez les \u00e9tiquettes des cibles pour encourager les pr\u00e9dictions calibr\u00e9es.<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

            Alors que toutes ces techniques visent \u00e0 am\u00e9liorer la g\u00e9n\u00e9ralisation du mod\u00e8le, le lissage des \u00e9tiquettes se distingue par l\u2019accent mis sur l\u2019introduction d\u2019incertitude dans les \u00e9tiquettes cibles. Cela aide le mod\u00e8le \u00e0 faire des pr\u00e9dictions plus fiables mais prudentes, ce qui conduit \u00e0 de meilleures performances sur des donn\u00e9es invisibles.<\/p>\n

            Perspectives et technologies du futur li\u00e9es au lissage des \u00e9tiquettes.<\/h2>\n

            Le domaine de l\u2019apprentissage profond et de l\u2019apprentissage automatique, y compris les techniques de r\u00e9gularisation telles que le lissage des \u00e9tiquettes, est en constante \u00e9volution. Les chercheurs explorent des m\u00e9thodes de r\u00e9gularisation plus avanc\u00e9es et leurs combinaisons pour am\u00e9liorer encore les performances et la g\u00e9n\u00e9ralisation des mod\u00e8les. Certaines orientations potentielles pour les recherches futures sur le lissage des \u00e9tiquettes et les domaines connexes comprennent\u00a0:<\/p>\n

              \n
            1. \n

              Lissage adaptatif des \u00e9tiquettes\u00a0:<\/strong> Rechercher des techniques o\u00f9 la valeur de \u03b5 est ajust\u00e9e dynamiquement en fonction de la confiance du mod\u00e8le dans ses pr\u00e9dictions. Cela pourrait conduire \u00e0 des niveaux d\u2019incertitude plus adaptatifs pendant la formation.<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              Lissage des \u00e9tiquettes sp\u00e9cifiques au domaine\u00a0:<\/strong> Adaptation des techniques de lissage des \u00e9tiquettes \u00e0 des domaines ou des t\u00e2ches sp\u00e9cifiques afin d'am\u00e9liorer encore leur efficacit\u00e9.<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              Interaction avec d'autres techniques de r\u00e9gularisation\u00a0:<\/strong> Explorer les synergies entre le lissage des \u00e9tiquettes et d'autres m\u00e9thodes de r\u00e9gularisation pour obtenir une g\u00e9n\u00e9ralisation encore meilleure dans des mod\u00e8les complexes.<\/p>\n<\/li>\n

            4. \n

              Lissage des \u00e9tiquettes dans l'apprentissage par renforcement\u00a0:<\/strong> \u00c9tendre les techniques de lissage des \u00e9tiquettes au domaine de l\u2019apprentissage par renforcement, o\u00f9 les incertitudes sur les r\u00e9compenses peuvent jouer un r\u00f4le crucial.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              Comment les serveurs proxy peuvent \u00eatre utilis\u00e9s ou associ\u00e9s au lissage des \u00e9tiquettes.<\/h2>\n

              Les serveurs proxy et le lissage des \u00e9tiquettes ne sont pas directement li\u00e9s, car ils r\u00e9pondent \u00e0 des objectifs diff\u00e9rents dans le paysage technologique. Cependant, les serveurs proxy peuvent \u00eatre utilis\u00e9s conjointement avec des mod\u00e8les d'apprentissage automatique qui impl\u00e9mentent le lissage des \u00e9tiquettes de diff\u00e9rentes mani\u00e8res\u00a0:<\/p>\n

                \n
              1. \n

                Collecte de donn\u00e9es:<\/strong> Les serveurs proxy peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour collecter divers ensembles de donn\u00e9es provenant de diff\u00e9rents emplacements g\u00e9ographiques, garantissant ainsi que les donn\u00e9es de formation pour le mod\u00e8le d'apprentissage automatique sont repr\u00e9sentatives de diverses populations d'utilisateurs.<\/p>\n<\/li>\n

              2. \n

                Anonymat et confidentialit\u00e9\u00a0:<\/strong> Des serveurs proxy peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour anonymiser les donn\u00e9es des utilisateurs lors de la collecte de donn\u00e9es, r\u00e9pondant ainsi aux probl\u00e8mes de confidentialit\u00e9 lors de la formation de mod\u00e8les sur des informations sensibles.<\/p>\n<\/li>\n

              3. \n

                \u00c9quilibrage de charge pour la diffusion de mod\u00e8les\u00a0:<\/strong> Lors de la phase de d\u00e9ploiement, les serveurs proxy peuvent \u00eatre utilis\u00e9s pour \u00e9quilibrer la charge et distribuer efficacement les demandes d'inf\u00e9rence de mod\u00e8le sur plusieurs instances du mod\u00e8le d'apprentissage automatique.<\/p>\n<\/li>\n

              4. \n

                Pr\u00e9dictions du mod\u00e8le de mise en cache\u00a0:<\/strong> Les serveurs proxy peuvent mettre en cache les pr\u00e9dictions faites par le mod\u00e8le d'apprentissage automatique, r\u00e9duisant ainsi les temps de r\u00e9ponse et la charge du serveur pour les requ\u00eates r\u00e9currentes.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

                Alors que les serveurs proxy et le lissage d'\u00e9tiquettes fonctionnent ind\u00e9pendamment, les premiers peuvent jouer un r\u00f4le de soutien en garantissant une collecte de donn\u00e9es robuste et un d\u00e9ploiement efficace de mod\u00e8les d'apprentissage automatique qui ont \u00e9t\u00e9 form\u00e9s \u00e0 l'aide de techniques de lissage d'\u00e9tiquettes.<\/p>\n

                Liens connexes<\/h2>\n

                Pour plus d\u2019informations sur le lissage des \u00e9tiquettes et ses applications dans l\u2019apprentissage profond, envisagez d\u2019explorer les ressources suivantes\u00a0:<\/p>\n

                  \n
                1. Repenser l'architecture initiale de la vision par ordinateur<\/a> \u2013 Document de recherche original introduisant le lissage des \u00e9tiquettes.<\/li>\n
                2. Une introduction douce au lissage des \u00e9tiquettes<\/a> \u2013 Un tutoriel d\u00e9taill\u00e9 sur le lissage des \u00e9tiquettes pour les d\u00e9butants.<\/li>\n
                3. Comprendre le lissage des \u00e9tiquettes<\/a> \u2013 Une explication compl\u00e8te du lissage des \u00e9tiquettes et de ses effets sur la formation du mod\u00e8le.<\/li>\n<\/ol>","protected":false},"featured_media":468749,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-477793","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about Label Smoothing<\/mark>","faq_items":[{"question":"What is Label Smoothing?","answer":"

                  Label smoothing is a regularization technique used in machine learning and deep learning models. It involves adding a small amount of uncertainty to the target labels during training to prevent overfitting and improve model generalization.<\/p>"},{"question":"How was Label Smoothing introduced?","answer":"

                  Label smoothing was first introduced in the research paper \"Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision\" by Christian Szegedy et al. in 2016. The authors proposed it as a regularization method for large-scale image classification tasks.<\/p>"},{"question":"How does Label Smoothing work?","answer":"

                  Label smoothing modifies the traditional one-hot encoded target labels by distributing the probability mass among all classes. The true label is assigned a value slightly less than one, and the remaining probabilities are divided among other classes, introducing a sense of uncertainty during training.<\/p>"},{"question":"What are the types of Label Smoothing?","answer":"

                  There are two common types of label smoothing: fixed label smoothing and annealing label smoothing. Fixed label smoothing uses a constant value for uncertainty throughout training, while annealing label smoothing gradually decreases the uncertainty over time.<\/p>"},{"question":"How can I use Label Smoothing?","answer":"

                  To use label smoothing, modify the target labels before computing the loss during training. Prepare the dataset with one-hot encoded labels, choose a value for uncertainty (\u03b5), and convert the labels into softened labels with the probability distribution.<\/p>"},{"question":"What benefits does Label Smoothing offer?","answer":"

                  Label smoothing improves model robustness and calibration, making it less reliant on individual labels during prediction. It also handles noisy labels better and enhances generalization performance on unseen data.<\/p>"},{"question":"Are there any challenges with Label Smoothing?","answer":"

                  While label smoothing improves generalization, it might slightly reduce accuracy on the training set. Choosing an appropriate \u03b5 value requires experimentation, and implementation may need modification of the loss function.<\/p>"},{"question":"How can Proxy Servers be associated with Label Smoothing?","answer":"

                  Proxy servers are not directly related to label smoothing but can complement it. They can aid in diverse data collection, anonymizing user data, load balancing for model serving, and caching model predictions to optimize performance.<\/p>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477793","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/477793\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/468749"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=477793"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}