PyTorch에서 라벨 스무딩(Label Smoothing)

2024-07-27

PyTorch에서 라벨 스무딩을 구현하는 방법은 다음과 같습니다.

CrossEntropyLoss 함수 사용

PyTorch는 CrossEntropyLoss 함수를 제공하며, 이 함수는 라벨 스무딩을 지원합니다. 다음 코드는 CrossEntropyLoss 함수를 사용하여 라벨 스무딩을 구현하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 라벨 스무딩 정도
epsilon = 0.1

# 정답 라벨
y_true = torch.tensor([1, 0, 0, 0, 0])

# 스무딩된 라벨
y_smooth = torch.full((5, 5), epsilon / (5 - 1))
y_smooth[torch.arange(5), y_true] = 1 - epsilon

# 손실 계산
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_smooth, y_true)

F.cross_entropy 함수 사용

F.cross_entropy 함수는 CrossEntropyLoss 함수와 동일한 기능을 제공하며, 라벨 스무딩도 지원합니다. 다음 코드는 F.cross_entropy 함수를 사용하여 라벨 스무딩을 구현하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 라벨 스무딩 정도
epsilon = 0.1

# 정답 라벨
y_true = torch.tensor([1, 0, 0, 0, 0])

# 스무딩된 라벨
y_smooth = torch.full((5, 5), epsilon / (5 - 1))
y_smooth[torch.arange(5), y_true] = 1 - epsilon

# 손실 계산
loss = F.cross_entropy(y_smooth, y_true)

사용자 정의 손실 함수 사용

사용자 정의 손실 함수를 사용하여 라벨 스무딩을 구현할 수도 있습니다. 다음 코드는 사용자 정의 손실 함수를 사용하여 라벨 스무딩을 구현하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 라벨 스무딩 정도
epsilon = 0.1

def cross_entropy_with_smoothing(y_pred, y_true):
  # 스무딩된 라벨
  y_smooth = torch.full((y_pred.shape[0], y_pred.shape[1]), epsilon / (y_pred.shape[1] - 1))
  y_smooth[torch.arange(y_pred.shape[0]), y_true] = 1 - epsilon

  # 손실 계산
  loss = torch.mean(-torch.sum(y_smooth * torch.log(y_pred), dim=1))
  return loss

# 모델 예측
y_pred = torch.rand((5, 5))

# 손실 계산
loss = cross_entropy_with_smoothing(y_pred, y_true)

참고:

라벨 스무딩은 일반적으로 작은 데이터 세트에서 효과적입니다.
라벨 스무딩 정도는 데이터 세트와 모델에 따라 조정해야 합니다.

예제 코드

import torch

# 라벨 스무딩 정도
epsilon = 0.1

# 정답 라벨
y_true = torch.tensor([1, 0, 0, 0, 0])

# 스무딩된 라벨
y_smooth = torch.full((5, 5), epsilon / (5 - 1))
y_smooth[torch.arange(5), y_true] = 1 - epsilon

# 모델 예측
y_pred = torch.rand((5, 5))

# 손실 계산
loss = torch.nn.CrossEntropyLoss()(y_smooth, y_true)

# 모델 학습
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

이 코드는 CrossEntropyLoss 함수를 사용하여 라벨 스무딩을 구현합니다. epsilon 변수는 라벨 스무딩 정도를 제어하며, 0과 1 사이의 값을 가져야 합니다. y_smooth 변수는 스무딩된 라벨을 저장하며, y_pred 변수는 모델 예측을 저장합니다. loss 변수는 손실 값을 저장하며, optimizer 변수는 모델 학습에 사용됩니다.

이 코드는 간단한 예시이며, 실제 코드는 더 복잡할 수 있습니다.

라벨 스무딩 구현 대체 방법

F.smooth_l1_loss 함수 사용

F.smooth_l1_loss 함수는 L1 손실 함수에 라벨 스무딩을 적용한 함수입니다. 다음 코드는 F.smooth_l1_loss 함수를 사용하여 라벨 스무딩을 구현하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 라벨 스무딩 정도
epsilon = 0.1

# 정답 라벨
y_true = torch.tensor([1, 0, 0, 0, 0])

# 스무딩된 라벨
y_smooth = torch.full((5, 5), epsilon / (5 - 1))
y_smooth[torch.arange(5), y_true] = 1 - epsilon

# 모델 예측
y_pred = torch.rand((5, 5))

# 손실 계산
loss = F.smooth_l1_loss(y_pred, y_smooth)

# 모델 학습
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()

torch.nn.LabelSmoothing 클래스 사용

torch.nn.LabelSmoothing 클래스는 라벨 스무딩을 위한 클래스입니다. 다음 코드는 torch.nn.LabelSmoothing 클래스를 사용하여 라벨 스무딩을 구현하는 방법을 보여줍니다.

import torch

# 라벨 스무딩 정도
epsilon = 0.1

# 라벨 스무딩 클래스
label_smoothing = torch.nn.LabelSmoothing(epsilon)

# 정답 라벨
y_true = torch.tensor([1, 0, 0, 0, 0])

# 모델 예측
y_pred = torch.rand((5, 5))

# 손실 계산
loss = label_smoothing(y_pred, y_true)

# 모델 학습
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()