tensorflow 下的滑动平均模型 —— 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： 深度学习 tensorflow
本文探讨了在神经网络训练中使用tf.train.ExponentialMovingAverage滑动平均算法的意义，指出其能有效提升模型在测试数据上的表现，增强模型的健壮性。

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tf.train.ExponentialMovingAverage的用法
UESTC_C2_403的博客
05-16 1万+
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
深入解析TensorFlow中滑动平均模型与代码实现
Star_Platinum的博客
08-09 1万+
因为本人是自学深度学习的，有什么说的不对的地方望大神指出 指数加权平均算法的原理 TensorFlow中的滑动平均模型使用的是滑动平均（Moving Average）算法，又称为指数加权移动平均算法（exponenentially weighted average），这也是ExponentialMovingAverage()函数的名称由来。 先来看一个简单的例子，这个例子来自吴恩达老师的De...
tensorflow的滑动平均模型
Tang的菜园
10-12 957
文章目录1. 什么是滑动平均法2、tensorflow中的滑动平均模型 1. 什么是滑动平均法 基本原理 滑动模型是一种简单的平滑预测技术。当一组数据在变化中存在较大波动起伏较大，不易显示出变化趋势，影响预测函数的平滑度时，使用移动平均法可以消除这些因素的影响，显示出事件的发展方向与趋势（即趋势线），然后依趋势线分析预测序列的长期趋势。 简单滑动平均法 简单移动平均的各元素的权重都相等。简单的移动...
tf.train.ExponentionalMovingAverge()滑动平均模型的用法
weixin_42061012的博客
09-29 342
在tensorflow中提供的tf.train.ExponentionalMovingAverage()里实现滑动平均模型，提供的衰减率decay会控制模型衰减速度，ExponentionalMovingAverage（）对每一个变量会维护一个影子变量（shadow variable），这个影子变量的初始值就是相应变量的初始值，而每次更新时，影子变量的值会更新为：shadow_variable=d...
Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析
u014765410的博客
01-25 175
Tensorflow滑动平均模型tf.train.ExponentialMovingAverage解析
tf.train.exponentialmovingaverage
最新发布
08-20
总结起来，tf.train.exponentialmovingaverage 函数是 TensorFlow 中用于实现指数移动平均的一个重要函数，通过对变量进行平滑计算，提高模型的泛化性能和鲁棒性。 ### 回答3： tf.train.exponentialmovingaverage...
TensorFlow 滑动平均的示例代码
09-20
使用 `tf.train.ExponentialMovingAverage` 构建滑动平均对象，传入衰减率 `decay` 和更新次数 `num_updates`。`decay` 决定了过去数据的权重，通常是一个小于1的值，如0.99，表示新数据的权重为1-decay，旧数据的...
tensorflow滑动平均模型ExponentialMovingAverage的使用
热门推荐
zhaojianting的博客
06-06 1万+
　　滑动平均模型可以在一定程度上提高最终模型在测试集或实际预测数据的准确性。神经网络中每层的参数矩阵Ｗ都建一个对应的影子变shade_w量，一般情况下每一批数据更新一次Ｗ，shade_w也会随着更新但更新的幅度小有W。影子变量更新值由下面的公式决定： 　　shadow_w = decay * shadow_w + (1-decay) * w shadow_w的初始值就是w的初始值，decay...
最全Tensorflow模型保存和提取的方法——附实例
缘分天空，美丽的梦的博客
05-06 1万+
一、Tensorflow模型的保存和提取方法1、Tensorflow通过tf.train.Saver类实现神经网络模型的保存和提取。tf.train.Saver对象saver的save方法将Tensoreflow模型保存到指定的路径中，saver.save(sess,'model/model.ckpt).实际在这个文件目录下有4个文件：checkpoint 文件保存了一个录下多有的模型文件列表，m...
（Tensorflow之六）滑动平均模型ExponentialMovingAverage
abiggg的博客
01-01 2477
1、计算方法设{a1,a2,a3,...,an}\{a_1,a_2,a_3,...,a_n\},其衰减率为decaydecay,对应的影子变量为： {m1,m2,m3,...,mn}\{m_1,m_2,m_3,...,m_n\},则： mn=decay∗mn−1+(1−decay)∗anm_n = decay*m_{n-1}+(1-decay)*a_n 可以展开来分析： m1=a1m_1 =
tensorflow 下的滑动平均模型 —— tf train ExponentialMovingAverage
hftytf的博客
11-08 188
tensorflow 下的滑动平均模型 —— tf train ExponentialMovingAverage
TensorFlow实战系列8--滑动平均模型
tianqinglei的博客
02-06 933
在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用滑动平均模型在很多应用中都可以在一定程度提高最终模型在测试数据上的表现。滑动平均模型可以有效的减小训练数据中的噪音对模型带来的影响。在TensorFlow中提tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型。在初始化ExponentialMovingAverage 时，需要提供一个衰减率（decay）。这个衰减率将
tensorflow滑动平均模型
GPF的博客
06-07 625
1、使用滑动平均模型训练时，如果使用下列语句创建saver，滑动平均值的隐子变量的值，就会赋值给相应的同名变量。 一般使用滑动平均模型，测试阶段如下加载。 原始变量的值丢失，使用滑动平均值赋值 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(t_config.moving_average_decay) variables_to_re...
Tensorflow中提供tf.train.ExponentialMovingAverage函数实现(滑动平均模型)
昆仑-郑教主的专栏
07-16 2838
初始化ExponentialMovingAverage：       1.利用decay(衰减率)，控制模型更新速度；2.为每一个变量付应一个shadow variable, 并且shadow variable的初始值为对应变量的初始值，而shadow variable的值会随着每次运行中相应变量发生更新而变化；shadow variable的值为： shadow_variable = dec
tf.train.ExponentialMovingAverage
健身房
06-19 273
  该函数用于更新参数，就是采用滑动平均的方法更新参数： tf.train.ExponentialMovingAverage(decay, steps) 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_var
关于tf.train.ExponentialMovingAverage使用的详细解析
qq_19533461的博客
07-08 5112
tf.train.ExponentialMovingAverage是指数加权平均的求法，具体的公式是 total=a*total+(1-a)*next,下面讲起具体的使用方式：1.ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.9)  0.9：就是其衰减因子2.total=ema.apply([next1,next2,nex3...]),这里的传入的参数是一个变...
TensorFlow优化之滑动平均模型
修炼之路
11-01 1万+
一、滑动平均模型 滑动平均模型，它可以使得模型在测试数据上更健壮，在使用随机梯度下降算法训练神经网络时，通过滑动平均模型可以在很多的应用中在一定程度上提高最终模型在测试数据上的表现。其实滑动平均模型，主要是通过控制衰减率来控制参数更新前后之间的差距，从而达到减缓参数的变化值（如，参数更新前是5，更新后的值是4，通过滑动平均模型之后，参数的值会在4到5之间），如果参数更新前后的值保持不变，通过滑动
tensorflow中滑动平均模型的说明
ZJE
10-23 1144
作用：使用滑动平均模型可以使模型在测试数据上更健壮。即如果在测试过程中，出现了一些噪声数据，滑动平均模型可以很好地应对这些数据，使这些噪声数据不会对模型的变量造成太大的影响。   1.滑动平均模型原理： 在创建滑动平均模型后，滑动平均模型会对每一个变量维护一个影子变量(shadow variable)，影子变量的初始值为相应变量的初始值，每当变量更新时，影子变量的值会更新为：      s...
滑动平均介绍和在tensorflow中的应用
6先生的博客
11-12 1184
滑动平均： 或者被称之为加权平均，可以用来估计变量的局部均值，使变量的更新与一段时间内的取值有关。 1.滑动平均介绍 上面的式子中。β=0相当于没有使用滑动平均。 假设开始的之后的每个时刻一次对变量进行赋值，不使用滑动平均和使用滑动平均的结果如下：          这里t时刻变量v的滑动平均值大致等于过去1/(1-β)个时刻θ的平均值。这个结论在滑动平均开始时相差比较大...
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