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Rethinking Regularization with Random Label Smoothing

Texto completo
Autor(es):
dos Santos, Claudio Filipi Goncalves ; Papa, Joao Paulo
Número total de Autores: 2
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: NEURAL PROCESSING LETTERS; v. 56, n. 3, p. 10-pg., 2024-04-27.
Resumo

Regularization helps to improve machine learning techniques by penalizing the models during training. Such approaches act in either the input, internal, or output layers. Regarding the latter, label smoothing is widely used to introduce noise in the label vector, making learning more challenging. This work proposes a new label regularization method, Random Label Smoothing, that attributes random values to the labels while preserving their semantics during training. The idea is to change the entire label into fixed arbitrary values. Results show improvements in image classification and super-resolution tasks, outperforming state-of-the-art techniques for such purposes. (AU)

Processo FAPESP: 19/07665-4 - Centro de Inteligência Artificial
Beneficiário:Fabio Gagliardi Cozman
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Centros de Pesquisa em Engenharia
Processo FAPESP: 13/07375-0 - CeMEAI - Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria
Beneficiário:Francisco Louzada Neto
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Pesquisa, Inovação e Difusão - CEPIDs
Processo FAPESP: 14/12236-1 - AnImaLS: Anotação de Imagem em Larga Escala: o que máquinas e especialistas podem aprender interagindo?
Beneficiário:Alexandre Xavier Falcão
Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Temático