tensorflow入门笔记（二） 滑动平均模型
tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 类利用指数衰减维持变量的滑动平均。 当训练模型的时候，保持训练参数的滑动平均是非常有益的。评估时使用取平均后的参数有时会产生比使用最终训练好的参数值好很多的效果。方法apply()会添加被训练变量 ...
原文：tensorflow笔记之滑动平均模型
tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage实现滑动平均模型，在使用随机梯度下降方法训练神经网络时候，使用这个模型可以增强模型的鲁棒性 robust ，可以在一定程度上提高模型在测试数据集上的表现。 滑动平均模型为每个变量维护一个影子变量，其初始值是变量的初始值，每次变量更新时，影子变量的值会更新为： 其中shadow variable为影子变量，va ...
2018-01-17 10:04 0 1840 推荐指数：
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tensorflow随机梯度下降算法使用滑动平均模型
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『TensorFlow』滑动平均
滑动平均会为目标变量维护一个影子变量，影子变量不影响原变量的更新维护，但是在测试或者实际预测过程中（非训练时），使用影子变量代替原变量。 1、滑动平均求解对象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates ...
滑动平均模型
转自 某大佬的公众号 为什么要使用滑动平均模型？ 通过使用滑动平均我们可以使神经网络模型在测试数据上更健壮，在使用随机梯度下降算法训练神经网络时，通过滑动平均模型可以在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现： 它通过控制衰减率(decay)来控制参数更新前后之间的差距，从而达到减缓参数 ...
滑动平均模型的理解
tensorflow中有一种让模型在测试数据更健壮的方法———滑动平均模型。 形象地来说，就是数据每一次训练出得到的模型都受到之前模型的影响，同时也影响着后面训练出的模型，并且这个影响的大小随着训练次数的增多而减小，并且可以通过decay系数来进行调节。就是这样子让模型的的训练更加稳定的。有这 ...
(转)滑动平均法、滑动平均模型算法（Moving average，MA）
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79028012 什么是移动平均法? 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未来一期或几期内公司产品的需求量、公司产能等的一种常用方法。移动平均法适用于 ...
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