【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 moving average);
3.demo;
4. 移动平均算法公式;
完
各美其美,美美与共,不和他人作比较,不对他人有期待,不批判他人,不钻牛角尖。
心正意诚,做自己该做的事情,做自己喜欢做的事情,安静做一枚有思想的技术媛。
版权声明,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/happyamyhope/
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