滑動平均模型的理解
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 ...
原文：滑動平均模型
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，從而達到減緩參數的變化幅度的目的 如，參數更新前是 ，更新后的值是 ，通過滑動平均模型之后，參數的值會在 到 之間 ，如果參數更新 ...
2019-03-11 15:19 0 516 推薦指數：
相關推薦
tensorflow筆記之滑動平均模型
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 ...
Tensorflow滑動平均模型解析
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入門筆記（二） 滑動平均模型
tensorflow提供的tf.train.ExponentialMovingAverage 類利用指數衰減維持變量的滑動平均。 當訓練模型的時候，保持訓練參數的滑動平均是非常有益的。評估時使用取平均后的參數有時會產生比使用最終訓練好的參數值好很多的效果。方法apply()會添加被訓練變量 ...
(轉)滑動平均法、滑動平均模型算法（Moving average，MA）
原文鏈接：https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/79028012 什么是移動平均法? 移動平均法是用一組最近的實際數據值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求量、公司產能等的一種常用方法。移動平均法適用於 ...
一文詳解滑動平均法、滑動平均模型法（Moving average，MA）
哦~ 什么是移動平均法? 移動平均法是用一組最近的實際數據值來預測未來一期或幾期內公司產品的需求 ...
tensorflow隨機梯度下降算法使用滑動平均模型
在采用隨機梯度下降算法訓練神經網絡時，使用滑動平均模型可以提高最終模型在測試集數據上的表現。在Tensflow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage來實現滑動平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage時，需要提供一個衰減率 ...
學習率設置&&訓練模型之loss曲線滑動平均
tensorflow中學習率、過擬合、滑動平均的學習 tensorflow中常用學習率更新策略 TensorFlow學習－－學習率衰減/learning rate decay 分段常數衰減 分段常數衰減是在事先定義好的訓練次數區間上，設置不同的學習率常數。剛開始學習 ...