往期文章：

1. AI/CV面试，直达目录汇总
2. 【AI面试】NMS 与 Soft NMS 的辨析
3. 【AI面试】L1 loss、L2 loss和Smooth L1 Loss，L1正则化和L2正则化

在一次询问chatGPT时候，在他的回答中，由smooth L1联想提到了Label Smoothing Loss 。我把问题贴到下面，和chatGPT的回答，供你参考。不知道你是不是也在使用chatGPT，后面针对这个思考也可以一起交流下。

原本我是想到了在faster RCNN目标检测算法中，对于目标框的位置回归部分，通常采用Smooth L1 Loss。于是我就想到，Smooth L1 Loss是否特能用于分类任务呢？当然，这里我就是脑洞一问，得知了用于分类任务中的Label Smoothing Loss。

Label Smoothing Loss和<