TensorFlow学习笔记之tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=decay, num_updates=num_updates)类的理解
神经网络训练一个模型的过程中，对于每一次参数的更新可以增加一个trick，即对参数进行滑动平均更新，即moving average，会对模型的训练有益。参照源码的一句说法：When training ...
原文：tf.train.ExponentialMovingAverage
这个函数可以参考吴恩达deeplearning.ai中的指数加权平均。 和指数加权平均不一样的是，tensorflow中提供的这个函数，能够让decay rate随着step的变化而变化。 在训练初期的时候，较小，在训练后期的时候，回归到比较大的情况 公式是这样的： 注： 吴恩达讲的修正方法是用计算出来的shadow variable除以 beta t ，其中beta即为上面的decay rat ...
2017-12-22 17:19 0 1364 推荐指数：
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