ラベル平滑化
分類の正解ラベルを「正解は1、それ以外は0」とせず、「正解は0.9、それ以外に少しずつ」のようにやわらげて学習させ、モデルが自信を持ちすぎるのを防ぐ手法を何というか。最も適切なものを1つ選べ。
- A
one-hot エンコーディング
- B
ラベル平滑化（Label Smoothing）
- C
バッチ正規化
- D
早期終了
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正解：B
ラベル平滑化は、正解ラベルをやわらげて自信過剰を防ぐ正則化の手法。
- A
誤り。正解を1、それ以外を0にした表し方そのもの。
- B
正しい。過学習を抑える正則化の一種として使われる。
- C
誤り。層への入力を正規化する手法。
- D
誤り。検証誤差が悪化したら学習を止める手法。
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