轉自　某大佬的公眾號 為什么要使用滑動平均模型？ 通過使用滑動平均我們可以使神經網絡模型在測試數據上更健壯，在使用隨機梯度下降算法訓練神經網絡時，通過滑動平均模型可以在一定程度上提高最終模型在測試數據上的表現： 它通過控制衰減率(decay)來控制參數更新前后之間的差距，從而達到減緩參數 ...

tensorflow中有一種讓模型在測試數據更健壯的方法———滑動平均模型。 形象地來說，就是數據每一次訓練出得到的模型都受到之前模型的影響，同時也影響着后面訓練出的模型，並且這個影響的大小隨着訓練次數的增多而減小，並且可以通過decay系數來進行調節。就是這樣子讓模型的的訓練更加穩定的。有這 ...

滑動平均會為目標變量維護一個影子變量，影子變量不影響原變量的更新維護，但是在測試或者實際預測過程中（非訓練時），使用影子變量代替原變量。 1、滑動平均求解對象初始化 ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(decay,num_updates ...

Tensorflow滑動平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 移動平均法相關知識 原文鏈接 移動平均法又稱滑動平均法、滑動平均模型法（Moving average，MA） 什么是移動平均法 　 移動 ...

tensorflow使用tf.train.ExponentialMovingAverage實現滑動平均模型，在使用隨機梯度下降方法訓練神經網絡時候，使用這個模型可以增強模型的魯棒性（robust），可以在一定程度上提高模型在測試數據集上的表現。 滑動平均模型為每個變量維護一個影子變量，其初始值 ...

1. 介紹 滑動平均值濾波可以去除隨機噪聲。測量中隨機噪聲的影響，使測量結果不准確，通過多次測量同一數據源，使用多點集合平均的方法得到數據一個比較合理的估計就是滑動平均值濾波。 例如第80采樣點的5次平均值濾波： Y[80 ...

　　　花了一天的時間利用常用數字濾波算法對AHRS傳感器的數據進行濾波,同時也查找了一些網絡資料.網絡上的資料基本上都是crtl+c crtl+v 而來的,有很多都有錯誤,所以說只能簡單的借鑒 .這里我選用的滑動平均濾波法和中位值平均濾波法這兩種算法.濾波效果如圖,黃 色為原始數據,紅色為濾波 ...

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