????????起因：最近在训练一个非常简单的二分类任务（计算描述两个实体的文本是否描述的是同一个实体），任务训练模式是用NLP大模型批量标注样本，在蒸馏后的robert_base上进行fine-tune，但是存在以下问题：
? ? ? ? 1. 样本大多都是简单样本：为了缓解这个问题，做了难样本生成，以及简单样本部分抽样。
? ? ? ? 2. 标注样本有错误：即使是LORA微调后的大模型也会在某几种类别的实体识别上性能不佳。
? ? ? ? 3. 模型训练极快达到过拟合，泛化性不强
? ? ? ? 针对上面的问题2和3，我这里尝试对标签进行一些魔改，因此有了接下来的内容。
? ? ? ? 我将数据集中的二分类标签从0和1改为0.1和0.9。这部分是有论文依据的，在二分类任务中，常见的标签就是0和1，如果训练样本中某一类样本出现问题，0和1的标签就显的过于绝对，增强了模型对这类错误数据的错误信任；过于绝对的标签也会减少模型的泛化能力（对于数据集的过于信任会导致过度的拟合，对于那些新出现or类似的样本缺乏判别能力）。
? ? ? ? 你们可以根据自己的任务情况，动态设计标签正则化，可以0.9也可以0.8；甚至根据正负样本的难易程度，从 [0.0, 0.2] 和 [0.8, 1.0] 之间动态取值。
????????这篇论文提出了一种正则化方法，通过将真实标签从0和1调整为较小的值来降低模型的过拟合。这些调整的标签值可以是接近0和1的常数，如0.9和0.1。通过降低标签的确定性，模型将更加谨慎地信任数据，提高泛化能力。
? ? ? ? 这篇论文提出了一种称为"Label Smoothing"的方法，进一步减轻模型的过拟合问题。同样，他们将真实的二进制标签0和1替换为了较小的值，这样模型不会过于自信地对待训练数据，从而提升泛化能力。
? ? ? ? 这篇论文探讨了将one-hot独热编码进行二分类和多分类任务时，将真实标签值从0和1，调整为0.1和0.9的效果，作者发现，通过减小标签的确定性，可以改善模型的鲁棒性和泛化能力。
? ? ? ? 笔者在进行本文提及的任务时，实验发现模型收敛的更加稳定、延缓了过拟合的出现、提升了模型性能。但是，在另一个任务上性能有所下降，所以最终是否要使用这个技巧，仍然需要对比试验。
? ? ? ? 这部分算是知识补充，硬标签、软标签、单标签、多标签这四个概念很容易和标签正则 / 标签平滑混淆。
? ? ? ? 用于单一分类任务，对于一个类别，只有属于或不属于。在二分类任务中只有”是“或者”不是“；在多分类任务中只能是[1, 0, 0,...,..., 0]
? ? ? ? 用概率分布表示样本属于某个类别的概率。例如，对于一个三分类任务，一个样本的软标签可以是[0.3, 0.5, 0.2]，表示样本属于三个类别的可能性分别为30%、50%和20%。
????????每个样本只有一个明确的类别，比如一个三分类任务，一个样本的单标签可以是[1,0,0] 、[0,1,0] 或 [0,0,1]，表示样本明确属于哪一个类别。
? ? ? ? 一个样本可以有多个标签。比如在POI类别解析（楼栋、商场、工业园、餐厅等等），一个样本可以既是商场、又是楼栋和餐厅，所以one-hot标签应该是[1, 1, 1, 0 , 0, ...,1, 0, ...., 1]\
? ? ? ? 软标签和多标签类似，他们都允许一个样本属于多个类别。
????????不同的是，?软标签以概率的形式，表示有多大可能属于这个类别；多标签则是只要有专家认为样本属于这个类别，那么这个样本就属于这个类别。
? ? ? ? 相同的是，无论是软标签还是多标签，最终都需要设定一个阈值，来判别样本属于哪几类。
? ? ? ? 硬标签和单标签在概念上相似，一般在二分类任务中用术语“硬标签”；在多分类任务中使用“单标签”描述样本属于哪个类别。后续如果有更深入的理解，会更新这两个概念。
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参考链接：硬标签、软标签、单标签、多标签的概念_软标签和硬标签区别-CSDN博客