tensorflow中二元交叉熵的标签平滑

我在tensorflow中使用以下函数进行标签平滑

tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(from_logits=False, label_smoothing=0, 
       reduction=losses_utils.ReductionV2.AUTO, name='binary_crossentropy')

如果我指定label_smoothing=0.1，这是否意味着它将生成0到0.1之间的随机数，而不是伪图像的硬标签0，以及真实图像的硬标签0.9到1，而不是1？我正在努力稳定我的生成性对抗网络训练。谢谢。

标签平滑=0.1 ，y_真=0.95 ，y_false=0.05

标签_平滑=1.0 ，y_真=0.5 ，y_false=0.5

label\u smoothing=ops.convert\u to\u tensor\u v2（label\u smoothing，dtype=K.floatx（））
def_平滑_标签（）：
返回y_true*（1.0-标签_平滑）+0.5*标签_平滑
y_真=智能状态。智能状态（标签平滑，
_平滑的标签，lambda:y\u真）
返回K均值(
K.二进制交叉熵（y_真，y_pred，from_logits=from_logits），轴=-1）