滑动平均 tf.train.ExponentialMovingAverage

最新推荐文章于 2021-06-19 07:36:05 发布
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分类专栏： tensorflow 文章标签： tensorflow 滑动平均
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滑动平均用来估计变量的局部平均值，使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关，得到的值在图像上更加平缓光滑，抖动性更小，不会因为某次的异常取值而使得滑动平均值波动很大。在训练过程快结束时，模型早已经训练完成，正处于抖动阶段，而滑动平均相当于将最后的n次训练过程的抖动进行了平均，这样得到的权重会更加健壮。

tensorflow中提供了滑动平均函数： 

tf.train.ExponentialMovingAverage(decay, num_updates=None, zero_debias=False, name="ExponentialMovingAverage")

decay参数：衰减率，用于控制模型的更新速度，ExponentialMovingAverage 函数将为每个变量维护一个影子变量，它的初始值等于它对应的变量，每次运行变量更新时，影子变量的值会更新为：shadow_variable=decay⋅shadow_variable+(1−decay)⋅variable

num_updates参数：设定此参数后，衰减率decay将会被动态设置：min(decay, (1 + num_updates) / (10 + num_updates))

 

 

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