简单的说,Label Smoothing就是把one-hot向量从[0,0,1,0,0,0,...,0]变成[0.01,0.01,0.8,0.01,0.01,0.01,...,0.01],用公式表示,就是
其中,k是类别数量,a是一个较小的数.这样做的目的是为了缓解模型过于武断的问题,增强模型的泛化能力,预防过拟合等等.但是也会带来一些问题,如增加了噪声,甚至造成欠拟合等等.
Label Smoothing
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随着互联网和移动应用的快速发展，接口和自动化测试的重要性日益凸显。越来越多的企业开始重视API测试，因为它不仅能提升开发效率，还能确保系统的稳定性和安全性。这些练习网站为测试人员提供了宝贵的资源，帮助他们掌握必要的技能，应对日益复杂的测试需求。在软件测试的世界…
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目录前言适用场景功能说明使用示例BufferQueue 内部设计概述Topic 的隔离Partition 的设计对并发的支持Partition 的动态扩容Segment 的回收机制Benchmark写入性能测试消费性能测试
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DelphiJNI实际调试
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2：下载jdk，这里下载JDK,这里使用javase-jkd18，也不知道这个版本要不要收费，这里学习用暂时不关新这个。
3：编写调用class的代…
playbook+roles安装nginx实战
基本目录结构host文件夹
用于存放主机清单文件
hosts文件
hosts文件内容如下：（仅供参考）
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node2
[web]
192.168.xx.xxplaybook-all-roles.yml文件
用于指定执行哪个role的文件(命名可以自定义)
文件内容如下：（仅供参考）
因为roles文件夹下只有nginx一个文件夹，所…