tf.train.ExponentialMovingAverage的用法_tensorflow tf.train.exponentialmovingaverage-优快云博客

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本文介绍了TensorFlow中tf.train.ExponentialMovingAverage的使用，它通过滑动平均更新参数，以实现模型稳定性。该函数利用衰减速率（decay）控制更新速度，其中影子变量会按特定公式进行更新。decay通常设置为接近1的值，如0.99或0.999。此外，decay会随迭代次数（steps）动态调整，以平衡模型训练和收敛。示例展示了不同steps下变量和影子变量的值变化情况。

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tf.train.ExponentialMovingAverage(decay, steps)

tf.train.ExponentialMovingAverage这个函数用于更新参数，就是采用滑动平均的方法更新参数。这个函数初始化需要提供一个衰减速率（decay），用于控制模型的更新速度。这个函数还会维护一个影子变量（也就是更新参数后的参数值），这个影子变量的初始值就是这个变量的初始值，影子变量值的更新方式如下：

shadow_variable = decay * shadow_variable + (1-decay) * variable

shadow_variable是影子变量，variable表示待更新的变量，也就是变量被赋予的值，decay为衰减速率。decay一般设为接近于1的数（0.99,0.999）。decay越大模型越稳定，因为decay越大，参数更新的速度就越慢，趋于稳定。

tf.train.ExponentialMovingAverage这个函数还提供了自己动更新decay的计算方式：

decay= min（decay，（1+steps）/（10+steps））

steps是迭代的次数，可以自己设定。

比如：

import tensorflow as tf;
import numpy as np;
import matplotlib.pyplot as plt;

v1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)
step = tf.Variable(tf.constant(0))

ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step)
maintain_average = ema.apply([v1])

with tf.Session() as sess:
	init = tf.initialize_all_variables()
	sess.run(init)

	print sess.run([v1, ema.average(v1)]