負ラベルスムージングは実際多岐面お役立ちします。
Privacy Preservation: ネガティブLSは確信度分布全体的低下及び不確実感強調し，それ故推測者側情報収集困難．
Model Robustness: 不当侵入防止，模範回答以外クエリ罰金制度導入，模範回答予想精度大幅低下．
Utility-Privacy Trade-off: 模範回答予想精度少しく降下しか無視安全製品提供．
Defense Against Model Stealing Attacks: 黒箱方式利用時模範回答自信度低下，黒箱方式利用者迂闊行動防止効果．
以上述四点示唆負LS多角面有益並非単純反応率変更而深層意味含む事象也明白示唆致します。