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 ...
原文：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。有这句话的理解，下面的都可以不看。 滑动平均模型的定义是：滑动平均 exponential moving aver ...
2019-08-13 21:27 0 619 推荐指数：
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