TensorFlow學習筆記之tf.train.ExponentialMovingAverage(decay=decay, num_updates=num_updates)類的理解
神經網絡訓練一個模型的過程中，對於每一次參數的更新可以增加一個trick，即對參數進行滑動平均更新，即moving average，會對模型的訓練有益。參照源碼的一句說法：When training ...
原文：tf.train.ExponentialMovingAverage
這個函數可以參考吳恩達deeplearning.ai中的指數加權平均。 和指數加權平均不一樣的是，tensorflow中提供的這個函數，能夠讓decay rate隨着step的變化而變化。 在訓練初期的時候，較小，在訓練后期的時候，回歸到比較大的情況 公式是這樣的： 注： 吳恩達講的修正方法是用計算出來的shadow variable除以 beta t ，其中beta即為上面的decay rat ...
2017-12-22 17:19 0 1364 推薦指數：
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