神经网络的优化（2）---- 滑动平均 ema

最新推荐文章于 2025-06-03 21:41:50 发布
最新推荐文章于 2025-06-03 21:41:50 发布
阅读量1.8k 收藏 5
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 11 Python/DL/ML
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pengchengliu/article/details/88296835
本文深入探讨了滑动平均（EMA）在神经网络优化中的作用。通过使用滑动平均，模型权重可以平滑更新，提高模型的泛化能力，尤其在训练不稳定或数据噪声较大时效果显著。文章详细解释了滑动平均的原理，并给出了实际应用中的配置建议。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

                                                                                                                                            点击此处返回总目录

 

 

 

 

这一节分享另一个优化方法：滑动平均。有些书里把它叫做“影子值”。滑动平均记录了每个参数一段时间内过往值的平均。由于滑动平均值不仅表现了当前值，还表现了过去一段时间内的平均值，这样可以增加模型的泛化性。

滑动平均通常针对所有参数进行优化，包括所有的w和b。

滑动平均的感觉就好比给参数加了个影子，参数变化，影子缓慢追随。

              
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
滑动平均_10分钟详解EMA（滑动平均）并解决EMA下ckpt权重与pb权重表现不一问题...
weixin_39737764的博客
12-24 569
今天用YunYang的evaluate.py评估模型的时候，意外发现用同样的ckpt权重文件转换而成的pb文件效果不一样，使用ckpt的效果非常差，仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞的鬼，于是便重新重温了一下EMA。目录EMA定义EMA原理理解ckpt和pb保存不同的原因参考EMA定义与原理EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用S...
EMA滑动平均训练方式
chumingqian的博客
11-12 2445
首先该类实现， 使用timm ==0.6.11 版本；目的：它旨在维护模型状态字典的移动平均值，包括参数和缓冲区。该技术通常用于训练方案，其中权重的平滑版本对于最佳性能至关重要。
关于模型训练中的EMA参数
最新发布
qq_45670407的博客
06-03 1309
什么是EMA，有什么作用
EMA指数滑动平均（Exponential Moving Average）
得克特
03-08 1万+
指数滑动平均（Exponential Moving Average） 指数滑动平均也叫权重移动平均（Weighted Moving Average）,是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 假设有nnn个权重数据：[θ1,θ2,⋯ ,θn][\theta_1,\theta_2,\cdots,\theta_n][θ1​,θ2​,⋯,θn​]，EMA的计算公式： vt=βvt−1+(1−β)θt(1) v_t=\beta v_{t-1}+(1-\beta)\theta_t\tag{1} vt​=βvt−1​+(
指数移动平均（EMA）
AI学长
03-08 3319
在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以求提高测试指标并增加模型鲁棒。 实际上，EMA可以看作是Temporal Ensembling，在模型学习过程中融合更多的历史状态，从而达到更好的优化效果。 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。
指数移动平均(EMA)
m0_73593331的博客
02-17 1155
EMA(Exponential Moving Average，指数移动平均)是一种加权平均方法，它给予最近的数据点更高的权重。在深度学习训练中，我们维护一个“影子参数”，在每次网络参数更新之后，使用EMA对影子参数更新（注：影子参数不会参与训练，EMA并不会对训练中的模型参数产生影响）。
指数滑动平均EMA
stdleohao的博客
10-03 666
定义 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 有数据θ1,...,θn\theta_1,...,\theta_nθ1​,...,θn​， EMA:vt=β⋅vt−1+(1−β)⋅θtEMA : v_t= \beta \cdot v_{t-1} + (1-\beta) \cdot \theta_tEMA:vt​=β⋅vt−1​+(1−β)⋅θt​，其中， vtv_tvt​
神经网络优化学习-——损失函数 学习率
qq_40429303的博客
06-04 5216
损失函数（loss）：预测值y    与已知答案y_的差距：NN优化目标：loss最小；1.mse(均方误差)    2自定义     3.ce(Cross Entropy)    均方误差mse:loss_mse = tf.reduce_mean(tf.aquare(y_-y))学习率：设置合适的学习率很重要（固定的学习率）    定义指数下降学习率：学习率随着训练轮数变化而动态更新Tensor...
永兴的tensorflow笔记-12 滑动平均（影子值）
深度探寻者
01-21 1570
点击图片进行查看 一、什么是滑动平均？ 滑动平均法(moving average)又称移动平均法。在简单平均数法基础上，通过顺序逐期增减新旧数据求算移动平均值，借以消除偶然变动因素，找出事物发展趋势，并据此进行预测的方法。 简单来说就是 参数变化 时 滑动平均（影子值），跟随参数的变化 进行缓慢追随。 滑动平均(exponential moving average)，或者叫做指数加权平均，可以...
优化网络-----常用的损失函数
sinat_42239797的博客
07-15 1134
如何优化网络 首先我们知道，卷积神经网络有前向传播和反向传播组成 前向传播是搭建网络结构的，反向传播是优化网络的训练参数的 那么，优化网络有哪些方面？ 优化分为四个方面：损失函数的优化、学习率的优化、滑动平均ema、正则化等 损失函数的优化：测量预测值和真实值之间的距离，优化的目标就是使loss最小。 常见的损失函数分为：均方误差（MSE），交叉熵损失等 均方误差（MSE）：该统计参数是预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值。 一、0-1loss 只是简单的分类，正确为1，错误为0，不能对x进行求导，因
【炼丹技巧】指数移动平均（EMA）
热门推荐
Drug discovery
12-25 1万+
在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均，以提高测试指标并增加模型鲁棒。 EMA的定义 指数移动平均（Exponential Moving Average）也叫权重移动平均（Weighted Moving Average），是一种给予近期数据更高权重的平均方法。 ...
class6--tensorflow:滑动平均
jane_6091的博客
07-10 463
滑动平均（影子值）：记录了每个参数一段时间内过往值的平均，增加了模型的泛化性针对所有参数：w和b影子=衰减率×影子+（1-衰减率）×参数         影子初值=参数初值import tensorflow as tf #定义变量及滑动平均 w1=tf.Variable(0,dtype=tf.float32) #定义num_updates(NN的迭代轮数)，初始值为0，不可被优化（训练），这个参...
模型训练Tricks——EMA指数移动平均
xiaoyuer的博客
05-28 815
Copy一份模型所有权重（记为Weights）的备份（记为EMA_weights，影子参数），训练过程中每次更新权重时同时也对EMA_weights进行滑动平均更新
tensorflow(3):神经网络优化(ema,regularization)
weixin_30496751的博客
05-01 223
1.指数滑动平均 (ema) 描述滑动平均: with tf.control_dependencies([train_step,ema_op]) 将计算滑动平均与 训练过程绑在一起运行 train_op=tf.no_op(name='train') 使它们合成一个训练节点 #定义变量一级滑动平均类 #定义一个32位浮点变量,初始值为0.0, 这个代...
EMA算法
Infinity的博客
09-21 2042
计算θ_t和上一轮EMA结果ema_{t-1}的加权平均,生成当前时刻的ema_t，不断迭代更新,记录每次训练的EMA参数。最终训练结束后,用训练过程中记录的EMA参数替换最终模型中原始的参数,从而获得一个泛化能力更强的模型。对于一个完整的模型,需要在每次训练迭代后调用类似上述的EMA更新代码,来维护每个参数的指数移动平均值,从而获得一个更加平滑和稳定的模型。在神经网络训练中使用EMA的主要目的是为了获取更加平滑和稳定的模型参数,从而提高模型的泛化能力。在每个训练迭代后,记录下当前模型参数θ_t。
滑动平均如何改善神经网络？
人生是一场修行
09-21 469
滑动平均(影子值) 滑动平均(影子值)：记录了每个参数一段时间内过往值得平均，增加了模型得泛化性。 针对所有参数：w和b （像是给参数加了影子，参数变化，影子缓慢追随） 影子 = 衰减率* 影子+(1-衰减率)* 参数 ； 影子的初值=参数的滑动平均初值； 衰减率=min{move_average_decay,((1+轮数)/（10+轮数）)}；其中move_average_decay为滑动平均...
【TensorFlow】MNIST（使用全连接神经网络+滑动平均+正则化+指数衰减法+激活函数）
widiot的博客
12-09 2958
代码已上传至 Github —— mnist_all.py 下载MNIST数据集 以下有两种下载方式，如果链接失效可以搜索网上的资源 官方下载地址（可能需要梯子） 百度网盘下载 密码: 84pb 下载之后将其放在 mnist/data/ 文件夹下，目录结构如下 mnist mnist_all.py data/ train-images-idx
计算摄影——图像去噪（二）
turned的博客
09-11 4461
这一章来整理下相关的内容，主要包括：噪声类型，评估方法，传统去噪方法，深度学习去噪方法，常用数据集，这一章主要讲后两部分。
滑动平均是什么意思
04-29
<think>好的，我现在需要回答用户关于滑动平均的问题。用户之前提到了卡尔曼滤波在相位噪声补偿中的应用，现在转向滑动平均，可能需要结合数据处理和机器学习中的相关应用。 首先，滑动平均的定义是什么？滑动平均（Moving Average）是一种用来分析数据点的技术，通过创建一系列平均值来平滑短期波动，突出长期趋势。常见的类型有简单滑动平均（SMA）、加权滑动平均（WMA）和指数加权滑动平均（EMA）。 接下来，用户想知道滑动平均在数据处理和机器学习中的应用。数据处理方面，滑动平均常用于时间序列分析，比如去除噪声，平滑数据，识别趋势。在股票价格分析中常用。机器学习中，可能用于数据预处理，比如平滑特征，或者在模型训练中作为优化技巧，比如EMA用于梯度下降，稳定训练过程。 用户提供的引用中，引用[3]提到了数据标准化，但滑动平均更多是平滑处理，可能和标准化不同。不过，可以提到数据预处理的不同方法。引用[2]涉及模型评估指标，可能可以联系到使用滑动平均来平滑评估指标，比如计算训练损失的平均值以便观察趋势。引用[1]关于数据增强，虽然滑动平均本身不是数据增强，但可能在生成平滑数据时辅助增强。 需要注意用户之前的讨论涉及卡尔曼滤波，滑动平均和卡尔曼滤波都是滤波技术，可以简要比较两者的区别，比如滑动平均是无状态或简单加权，而卡尔曼滤波是动态系统状态估计，更复杂。 还要考虑应用场景的具体例子，比如在深度学习中，EMA用于模型权重的平均，提升测试性能。在实时数据处理中，滑动平均用于实时平滑数据流。 可能需要检查是否有遗漏的应用点，比如在卷积神经网络中的滤波器是否类似滑动平均，但可能属于不同概念。需要准确区分。 最后，确保回答结构清晰，定义、应用分点，结合用户之前的兴趣点（如卡尔曼滤波），并生成相关问题。</think>### 滑动平均的定义及其应用详解 #### 1. **滑动平均的基本定义** **滑动平均（Moving Average）** 是一种通过计算数据序列中连续窗口内数据的平均值来平滑短期波动、突出长期趋势或周期性的统计方法。其核心思想是**用局部数据的均值代替原始值**，从而降低噪声干扰。根据权重分配方式不同，主要分为以下类型： - **简单滑动平均（SMA）**： 对窗口内所有数据赋予相同权重，计算公式为： $$ \text{SMA}_k = \frac{1}{n} \sum_{i=k-n+1}^{k} x_i $$ 其中$n$为窗口长度，$x_i$为第$i$个数据点。 - **加权滑动平均（WMA）**： 为窗口内不同位置的数据分配递减权重（如线性递减），公式为： $$ \text{WMA}_k = \frac{\sum_{i=1}^{n} w_i x_{k-n+i}}{\sum_{i=1}^{n} w_i} $$ 例如，窗口长度为3时，权重可设为$[0.5, 0.3, 0.2]$。 - **指数加权滑动平均（EMA）**： 为历史数据赋予指数衰减权重，越新的数据权重越高，公式为： $$ \text{EMA}_k = \alpha x_k + (1-\alpha) \text{EMA}_{k-1} $$ 其中$\alpha \in (0,1)$为平滑因子，控制权重衰减速度（常用$\alpha=2/(n+1)$与窗口长度$n$关联）[^1]。 --- #### 2. **在数据处理中的应用场景** ##### **2.1 时间序列去噪与趋势分析** - **股票价格分析**：通过SMA或EMA平滑每日股价波动，识别长期趋势（如20日均线、60日均线）[^1]。 - **传感器数据处理**：对温度、加速度等传感器采集的噪声数据做平滑处理，提高信号可读性。 - **示例代码（Python）**： ```python import pandas as pd # 计算简单滑动平均（窗口长度=5） data = pd.Series([2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16]) sma = data.rolling(window=5).mean() ``` ##### **2.2 实时数据流处理** - **实时监控系统**：对实时产生的时序数据（如服务器CPU使用率）计算滑动平均，避免瞬时峰值引发误报警。 - **动态阈值调整**：结合滑动均值和标准差，动态设定异常检测阈值（如$ \mu_{\text{MA}} \pm 3\sigma_{\text{MA}} $）。 --- #### 3. **在机器学习中的核心应用** ##### **3.1 数据预处理** - **特征平滑**：对输入特征（如时序特征）进行滑动平均处理，减少噪声对模型训练的影响。例如，在销量预测中，对历史销量数据平滑后再作为模型输入[^3]。 - **标签平滑**：对分类任务中的标签做滑动平均处理，缓解类别不平衡问题（需谨慎使用）。 ##### **3.2 模型训练优化** - **梯度平滑**：在随机梯度下降（SGD）中，对梯度计算滑动平均，稳定优化过程。公式为： $$ g_{\text{EMA},t} = \beta g_{\text{EMA},t-1} + (1-\beta) g_t $$ 其中$g_t$为第$t$步的梯度，$\beta$通常取0.9或0.99。 - **模型权重EMA**： 在训练末期对模型权重计算指数滑动平均，提升测试性能（如TensorFlow的`ExponentialMovingAverage`）。最终测试时使用EMA权重而非原始权重，可减少权重震荡影响[^2]。 ##### **3.3 评估指标平滑** - **训练曲线可视化**：对训练损失、准确率等指标计算滑动平均，更清晰地观察收敛趋势。例如，在PyTorch中： ```python loss_ema = 0.9 * loss_ema + 0.1 * current_loss ``` --- #### 4. **滑动平均与卡尔曼滤波的对比** | **特性** | **滑动平均** | **卡尔曼滤波** | |------------------|--------------------------------------|--------------------------------| | **计算复杂度** | $O(1)$（EMA）或$O(n)$（SMA） | $O(m^3)$（$m$为状态维度） | | **动态适应性** | 固定窗口或衰减因子，无状态更新机制 | 动态调整增益，显式建模过程噪声 | | **适用场景** | 静态或缓慢变化的数据流 | 非平稳动态系统状态估计 | | **噪声抑制** | 依赖窗口长度或平滑因子经验选择 | 基于$Q/R$参数理论优化 | --- #### 5. **参数选择与调优建议** - **窗口长度$n$**： - 过小：平滑效果弱，残留高频噪声。 - 过大：滞后严重，丢失细节特征。 - **经验公式**：$n \approx \text{数据周期长度}/2$（若存在周期性）。 - **EMA平滑因子$\alpha$**： - $\alpha$越大，对新数据响应越快，但平滑效果越弱。 - **自动调整策略**：根据数据方差动态调整$\alpha$（如$\alpha = 1/\sigma_t$）。 --- ### 相关问题 1. 如何通过滑动平均处理非平稳时间序列数据？ 2. 指数加权滑动平均（EMA）在深度学习优化器中如何具体实现？ 3. 滑动平均与低通滤波在信号处理中的区别与联系是什么？
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值