Descripción: Un objetivo suave se refiere a una distribución de probabilidad sobre clases en lugar de una etiqueta dura. En el contexto del aprendizaje automático, esto implica que, en lugar de asignar una clase específica a una entrada, se asigna una probabilidad a cada clase posible. Esta técnica permite que el modelo capture la incertidumbre inherente en las predicciones, lo que puede ser especialmente útil en situaciones donde las decisiones no son absolutas. Por ejemplo, en un problema de clasificación de imágenes, un objetivo suave podría indicar que una imagen tiene un 70% de probabilidad de ser un gato y un 30% de ser un perro, en lugar de clasificarla estrictamente como un gato o un perro. Esta representación probabilística no solo mejora la robustez del modelo, sino que también facilita el aprendizaje en escenarios donde las clases pueden solaparse o donde hay ruido en los datos. Además, los objetivos suaves son fundamentales en técnicas como el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje semi-supervisado, donde se busca aprovechar información adicional para mejorar la precisión del modelo. En resumen, los objetivos suaves permiten una mayor flexibilidad y adaptabilidad en los modelos de aprendizaje automático, lo que resulta en un rendimiento más efectivo en tareas complejas.
