交叉熵（Cross-Entropy）損失函數是分類模型中的一種非常重要的目標函數。在二分類問題中，交叉熵損失函數的形式如下：
−[ylogp+(1−y)log(1−p)]
如果分類準確，交叉熵損失函數的結果是0（即上式中p和y一致的情況），否則交叉熵為無窮大。也就是說交叉熵對分類正確給的是最大激勵。換句話說，對於標註數據來說，這個時候我們認為其標註結果是準確的（不然這個結果就沒意義了）。但實際上，有一些標註數據並不一定是準確的。那麼這時候，使用交叉熵損失函數作為目標函數並不一定是最優的。
在早期的神經網絡研究中，也有發現，一些非標準的交叉熵損失函數表現會更好一點。
對於這個問題，我們還可以這麼去理解。在分類任務中，我們通常對類別標籤的編碼使用[0,1,2,…]這種形式。在深度學習中，通常在全連接層的最後一層，加入一個softmax來計算輸入數據屬於每個類別的概率，並把概率最高的作為這個類別的輸入，然後使用交叉熵作為損失函數。這會導致模型對正確分類的情況獎勵最大，錯誤分類懲罰最大。如果訓練數據能覆蓋所有情況，或者是完全正確，那麼這種方式沒有問題。但事實上，這不可能。所以這種方式可能會帶來泛化能力差的問題，即過擬合。
在2016年，Szegedy等人提出了inception v2的模型（論文：Rethinking the inception architecture for computer vision.）。其中提到了Label Smoothing技術，用以減輕這個問題。
我們先來看一下原理。假設我們的分類只有兩個，一個是貓一個不是貓，分別用1和0表示。Label Smoothing的工作原理是對原來的[0 1]這種標註做一個改動，假設我們給定Label Smoothing的值為0.1：
[0,1]×(1−0.1)+0.1/2=[0.05,0.95]
可以看到，原來的[0,1]編碼變成了[0.05,0.95]了。這個label_smoothing的值假設為ϵ，那麼就是說，原來分類準確的時候，p=1，不準確為p=0，現在變成了p=1−ϵ和ϵ，也就是說對分類準確做了一點懲罰。
Label Smoothing在很多問題上對模型都有一定的提升。
在Tensorflow中使用方法時候只要在損失函數中加上label_smoothing的值即可，如下：
tf.losses.softmax_cross_entropy(
onehot_labels,
logits,
weights=1.0,
label_smoothing=0,
scope=None,
loss_collection=tf.GraphKeys.LOSSES,
reduction=Reduction.SUM_BY_NONZERO_WEIGHTS
)