Descripción: El suavizado de etiquetas es una técnica utilizada en el entrenamiento de modelos de redes neuronales, incluyendo las redes neuronales convolucionales (CNN), que busca mitigar el problema de sobreajuste y mejorar la generalización del modelo. Esta técnica consiste en modificar las etiquetas de las clases objetivo, de modo que en lugar de asignar un valor binario (0 o 1) a cada clase, se asignan valores que representan una distribución de probabilidad. Por ejemplo, en lugar de tener una etiqueta de 1 para una clase y 0 para las demás, se puede utilizar un vector que asigne un valor de 0.9 a la clase correcta y 0.1 a las incorrectas. Esto evita que el modelo se vuelva demasiado confiado en sus predicciones, lo que puede llevar a un rendimiento deficiente en datos no vistos. El suavizado de etiquetas también ayuda a manejar el ruido en los datos de entrenamiento, ya que permite que el modelo aprenda de manera más robusta y flexible. Esta técnica se ha vuelto especialmente relevante en tareas de clasificación y reconocimiento en diferentes campos, donde la ambigüedad y la variabilidad de los datos pueden ser significativas. En resumen, el suavizado de etiquetas es una estrategia eficaz para mejorar la calidad y la fiabilidad de las predicciones de los modelos de aprendizaje profundo, promoviendo una mejor adaptación a situaciones del mundo real.
