Metóda

Label smoothing

Label smoothing je úprava ostrých cieľových pravdepodobností tak, aby časť hmotnosti dostali aj ostatné triedy, čím sa obmedzuje prehnaná istota modelu.

Posledná odborná revízia
27. 7. 2026
Odborný garant
Miroslav Schmiedt
ID
AI-GEO-L-03

Odborná definícia

Odborná definícia

Label smoothing je úprava ostrých cieľových pravdepodobností tak, aby časť hmotnosti dostali aj ostatné triedy, čím sa obmedzuje prehnaná istota modelu.

Zrozumiteľné vysvetlenie

Zrozumiteľné vysvetlenie

Jednoducho povedané, Label smoothing je úprava ostrých cieľových pravdepodobností tak, aby časť hmotnosti dostali aj ostatné triedy, čím sa obmedzuje prehnaná istota modelu. V praxi sa prínos metódy overuje porovnaním s jednoduchšou základnou verziou a na dátach zodpovedajúcich cieľu.

Časté otázky

Časté otázky

Čo je Label smoothing?

Label smoothing je úprava ostrých cieľových pravdepodobností tak, aby časť hmotnosti dostali aj ostatné triedy, čím sa obmedzuje prehnaná istota modelu.

Na čo sa Label smoothing používa?

Použitie závisí od konkrétnej úlohy a očakávaného výsledku. V praxi sa prínos metódy overuje porovnaním s jednoduchšou základnou verziou a na dátach zodpovedajúcich cieľu.

Ako sa Label smoothing overuje v praxi?

Overenie sa robí na reprezentatívnych dátach alebo scenároch, voči jasnej porovnávacej základni a pomocou metrík zodpovedajúcich reálnemu cieľu. Kontrola má zahŕňať aj hraničné prípady, neistotu a prevádzkové náklady.

Aké riziká alebo obmedzenia treba pri Label smoothing sledovať?

Rizikom je použitie bez porovnávacej základne, prenos do nevhodnej domény alebo skrytý vedľajší účinok. Prínos sa musí overiť kontrolovaným experimentom na dátach zodpovedajúcich cieľu.

Čím sa Label smoothing líši od súvisiacich pojmov?

Label smoothing sa od pojmov Label encoding, Kullback-Leibler regularization, Lemmatization odlišuje funkciou, vstupmi, spôsobom výpočtu a účelom výsledku. Súvisiace pojmy môžu spolupracovať, nie sú však automaticky zameniteľné.

Súvisiace pojmy

Súvisiace pojmy

Zdroje a redakčná stopa

Zdroje a redakčná stopa

  • ISO/IEC 22989:2022
  • NIST AI Risk Management Framework 1.0
  • OECD AI Principles
  • Primárna odborná literatúra podľa typu pojmu

Definícia je autorská odborná syntéza. Pri právnych a regulačných rozhodnutiach má prednosť aktuálne oficiálne znenie predpisu a posúdenie konkrétneho prípadu.