TensorFlow에서 레이블 스무딩을 사용하는 방법
이 글에서는 TensorFlow를 사용해 레이블 스무딩을 적용하는 방법을 짧은 튜토리얼로 다룹니다. 함께 따라할 수 있도록 코드와 인터랙티브 시각화도 포함되어 있습니다. 이 글은 AI 번역본입니다. 번역 오류가 의심되면 댓글로 알려주세요.
Created on September 15|Last edited on September 15
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이 글에서는 다음과 같이 활용하는 방법을 살펴봅니다 라벨 스무딩 TensorFlow에서 TensorFlow와 Keras 모델을 더욱 견고하게 만들고 학습 데이터에 대한 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
TensorFlow에서는 기존 코드베이스에 Label Smoothing을 매우 간단하게 적용할 수 있습니다. 매개변수 하나만 추가하면 됩니다. 이번 글에서 다룰 내용은 다음과 같습니다:
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레이블 스무딩이 어떻게, 왜 효과가 있는지에 대한 이론적 이해가 필요하다면 다음 영상을 참고하세요:
다른 정규화 방법이 궁금하다면 다음 보고서를 참고하세요:
코드로 보여주세요
예를 들어, 다음과 같은 TensorFlow 기반의 기존 파이프라인이 있다고 가정해봅시다:
model = ...model.compile(..., loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy())model.fit(...)
TensorFlow에는 label_smoothing 의 매개변수 CategoricalCrossentropy 그리고 BinaryCrossentropy 손실 함수입니다. 손실 함수를 인스턴스화할 때 사용할 값을 지정할 수 있습니다.
model = ...model.compile(...,loss=tf.keras.losses.CategoricalCrossentropy(label_smoothing = 0.1))model.fit(...)
요약
이 글에서는 다음을 사용하는 방법을 확인했습니다 라벨 스무딩 TensorFlow에서 TensorFlow와 Keras 모델을 더 견고하게 만들어 학습 데이터에서의 과적합을 방지하고, Weights & Biases를 사용해 지표를 모니터링하면 유용한 인사이트를 얻을 수 있는 방법을 다룹니다.
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