python – Pandas中的标签平滑(软目标)

在Pandas中有一个get_dummies方法,one-hot编码分类变量.现在我想按照Deep Learning书7.5.1节中的描述进行标签平滑：

Label smoothing regularizes a model based on a softmax with k output values by replacing the hard 0 and 1 classification targets with targets of eps / k and 1 - (k - 1) / k * eps, respectively.

在Pandas数据帧中做标签熏制的最有效和/或最优雅的方法是什么？

解决方法:

首先,让我们使用更简单的方程(ε表示从“真实标签”移动的概率质量,并分配给所有剩余的方程).

1 -> 1 - ϵ
0 -> ϵ / (k-1) 

你可以简单地使用上面很好的数学属性,因为你所要做的就是

x -> x * (1 - ϵ) + (1-x) * ϵ / (k-1)

因此,如果您的虚拟列是a,b,c,d就可以了

indices = ['a', 'b', 'c', 'd']
eps = 0.1
df[indices] = df[indices] * (1 - eps) + (1-df[indices]) * eps / (len(indices) - 1)

哪个

>>> df
   a  b  c  d
0  1  0  0  0
1  0  1  0  0
2  0  0  0  1
3  1  0  0  0
4  0  1  0  0
5  0  0  1  0

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        a         b         c         d
0  0.900000  0.033333  0.033333  0.033333
1  0.033333  0.900000  0.033333  0.033333
2  0.033333  0.033333  0.033333  0.900000
3  0.900000  0.033333  0.033333  0.033333
4  0.033333  0.900000  0.033333  0.033333
5  0.033333  0.033333  0.900000  0.033333

正如所料.