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 ...
原文：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。有這句話的理解，下面的都可以不看。 滑動平均模型的定義是：滑動平均 exponential moving aver ...
2019-08-13 21:27 0 619 推薦指數：
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