【优化技巧】指数移动平均EMA的原理
前言 在深度学习中，经常会使用EMA(exponential moving average)方法对模型的参数做平滑或者平均，以求提高测试指标，增加模型鲁棒性。 参考 1. 【优化技巧】指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现； 2. 理解滑动平均(exponential ...
原文：指数移动平均（EMA）的原理及PyTorch实现
炼丹技巧 在深度学习中，经常会使用EMA 指数移动平均 这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 EMA的定义 指数移动平均 Exponential Moving Average 也叫权重移动平均 Weighted Moving Average ，是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设我们有n个数据： 普通的平 ...
2021-04-12 09:23 0 651 推荐指数：
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指数加权移动平均
指数加权移动平均 以下内容来自 https://zhuanlan.zhihu.com/p/32335746，纯用作记录 指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average)，他是一种常用的序列处理方式。在\(t\)时刻，移动平均值公式 ...
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** 本文内容来自于吴恩达深度学习公开课 1、概述 加权移动平均法，是对观察值分别给予不同的权数，按不同权数求得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。采用加权移动平均法，是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响，它更能反映近期变化的趋势。 指数移动加权平均法 ...