什么是单边标签平滑（One-Sided Label Smoothing）？——深度学习中降低过拟合与防止过度自信的技巧
一、背景：为什么需要标签平滑（Label Smoothing）？
在分类任务中，模型的目标通常是根据输入预测正确的类别。我们一般使用 one-hot 标签进行监督训练，例如：
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正确类别的标签是 1
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其他类别的标签是 0
但这种方式存在两个问题：
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数据集标签可能存在错误（尤其是人工标注数据）。
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模型很容易对标签“过度自信”——即预测分布趋近于完全确定（概率接近1或0），从而导致模型的泛化能力变差、容易过拟合。
解决这两个问题的方法之一，就是标签平滑（Label Smoothing）。
二、什么是标签平滑（Label Smoothing）
标签平滑是一种训练策略，它的核心思想是：
故意让标签不那么极端，而是加入一点“不确定性”。
通常做法是：
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原来标签是 1，修改为 0.9
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原来标签是 0，修改为 0.1（或更低）
这种策略能让模型：
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不那么自信
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更好地处理错误标签
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减少过拟合
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提升泛化能力
三、什么是“单边标签平滑”（One-Sided Label Smoothing）
本图介绍的重点是“单边标签平滑（One-Sided Label Smoothing）”，它是标签平滑的一种特殊形式。
区别在于：
| 方式 | 1的标签处理 | 0的标签处理 |
|---|---|---|
| 普通标签平滑 | 1 → 0.9；0 → 0.1 | 两边都平滑 |
| 单边标签平滑 | 只对正样本（标签=1）平滑 | 1 → 0.9；0保持不变（或稍微调整） |
四、图片内容解读
单边标签平滑（One-Sided Label Smoothing）
主要思想：
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通常数据集是会存在错误的。
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标签平滑可以减少判别器的自信。
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将正例样本的标签从1替换为0.9。
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将负例样本的标签从0替换为0.1。
特点：
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降低正样本的置信度（防止模型死死记住标签）
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允许一定程度的错误
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增强模型的鲁棒性和容错性
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常用于 GAN、分类、对抗样本防御等场景
五、单边标签平滑的公式实现（举例）
假设原标签 y：
| 真实标签 y | 平滑后标签 y' |
|---|---|
| 1 | 0.9 |
| 0 | 0.1 |
伪代码：
def one_sided_label_smoothing(y, positive_smooth=0.9, negative_smooth=0.1):
return y * positive_smooth + (1 - y) * negative_smooth
六、应用场景
| 应用方向 | 说明 |
|---|---|
| GAN判别器 | 防止判别器过强或过度自信 |
| 分类模型 | 降低过拟合，增加容错性 |
| 图像识别 | 应对标签噪声 |
| 对抗样本防御 | 增加鲁棒性 |
七、与普通标签平滑的对比
| 对比点 | 普通Label Smoothing | 单边Label Smoothing |
|---|---|---|
| 处理对象 | 正负样本都平滑 | 仅对正样本平滑 |
| 目的 | 降低所有标签极端性 | 降低正样本极端性 |
| 典型应用 | 分类任务 | GAN、对抗任务 |
八、总结
单边标签平滑（One-Sided Label Smoothing）是一种简单但实用的技术，特别适用于需要控制模型置信度、增强模型鲁棒性的场景。
核心作用：
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防止模型过拟合
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降低对错误标签的敏感性
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提高泛化能力
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适合GAN等对抗性任务
最佳实践：
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正样本标签：1 → 0.9
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负样本标签：0 → 0.1（或保持0）
参考来源
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图片出处：Chris Albon
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相关知识点：Label Smoothing、GAN、鲁棒性、过拟合控制