指数滑动平均EMA

最新推荐文章于 2024-03-08 00:39:42 发布
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指数移动平均(EMA)在深度学习中用于维护影子权重，提供更平滑的模型更新，提升测试数据上的表现。在训练过程中，权重不参与更新，而在测试时使用影子权重，增加模型鲁棒性。通过设定衰减率，如0.999，EMA可以捕捉最后阶段的权重平均，降低随机梯度下降的影响。

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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

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在深度学习中，经常会使用EMA（Exponential Moving Average）指数移动平均方法对模型参数做平均，以提高测试指标并增加模型鲁棒性。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。
模型的指数移动平均EMA
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1、概念 指数移动平均（Exponential Moving Average，EMA），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。 就是说，用原理数据来影响现在数据的更新。 通俗版本理解：EMA是将每次梯度更新后的权值和前一次的权重进行联系，使得本次更新收到上次权值的影响。 2、原理 公式： a代表衰减率，该衰减率用于控制模型更新的速度，一般设为0.9-0.999。该值越大表示与上一次的影响越大，本次权重变化越小，与上次权重越接
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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​+(
指数滑动平均
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参考 滑动平均模型。
【高效炼丹】指数移动平均（EMA）：深度学习中的神器
luxu1220的博客
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EMA的本质是对历史数据进行加权平均，其中每个数据点的权重随着它距离当前时间点的远近而不断减小。这样做的好处是可以有效地平滑时间序列数据，使其更加连续和稳定。 在深度学习中，EMA被广泛应用于优化器的更新、模型参数的平均等方面，可以帮助提高模型的性能和泛化能力。同时，由于EMA的计算方式简单且易于实现，因此也是深度学习中常用的技巧之一。
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转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29895933 前言 在深度学习优化算法中，我们会涉及到指数加权平均这个概念，下面我将通过例子来一步一步引出这个概念。 平均数求法 比如我们现在有100天的温度值，要求这100天的平均温度值。 24，25，24，26，34，28，33，33，34，35…32。 我们直接可以用公式： 通过上面的公式就可以直接求出10天的平均值。而我们要介绍的指数加权平均本质上就是一种近似求平均的方法。 指数加权平均 我们现在直接给出公式： 化简开得到如
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