在迁移学习中，标签平滑（Label Smoothing）是一种正则化技术，用于改善模型在目标领域中的泛化能力。

  标签平滑的基本思想是，在训练数据的标签上引入一定程度的噪声。传统的分类任务中，通常使用“one-hot”表示标签，即将正确的类别标记为1，其他标签为0。然而，这种表示方式忽略了类别之间的关联性和模型的不确定性。

  标签平滑通过引入一些小的非零概率值来减少模型过于自信和过拟合的风险。具体来说，将正确类别的概率设置为一个接近1的值（例如0.9），同时将错误类别的概率分配给其他类别上。这样的操作可以减少训练数据中标签的绝对置信度，并让模型关注到边际类别，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

  标签平滑的主要目的是避免模型对训练数据中的噪声或错误标注过于敏感。在迁移学习中，训练数据来自于源领域，可能与目标领域的数据存在差异。如果不进行标签平滑，模型可能会对源领域的噪声产生过拟合，导致在目标领域的性能下降。

  总而言之，标签平滑是一种正则化技术，通过减小模型的置信度和关注边际类别来改善泛化能力。在迁移学习中使用标签平滑可以减少源领域数据的影响，提高模型在目标领域的性能。