EMA对第i步的梯度下降的步长增加了权重系数1-\alpha^{n-i},相当于做了一个learning rate decay。 PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现,使用起来都不是特别方便,所以自己写了一个。 classEMA():def__init__(self,model,decay):self.model=modelself.decay=decayself.shadow={}self.backup={}defregister(...
在深度学习领域，EMA（指数移动平均）是优化模型参数的常用方法之一，旨在提高测试指标并提升模型鲁棒性。下面详细阐述EMA原理、实现方式，并通过PyTorch进行代码演示。EMA定义及计算 EMA是一种赋予近期数据更高权重的平均方法。假设我们有n个数据点，其公式如下：当n较小时，EMA与简单平均值相似，但随着数据...
EMA对第i步的梯度下降的步长增加了权重系数1-\alpha^{n-i},相当于做了一个learning rate decay。 PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现,使用起来都不是特别方便,所以自己写了一个。 classEMA():def__init__(self,model,decay):self.model=modelself.decay=decayself.shadow={}self.backup={}defregister(...
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。 今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。 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。 假设我们有n个数据:...
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。 假设我们有n个数据: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ), 是加权权重值 (一般设为0.9-0.999)。 Andrew Ng在Course 2 Improving Deep Neural Networks中讲到,EMA可以...
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。 假设我们有n个数据: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ), 是加权权重值 (一般设为0.9-0.999)。 Andrew Ng在Course 2 Improving Deep Neural Networks中讲到,EMA可以...
PyTorch实现 瓦砾看了网上的一些实现,使用起来都不是特别方便,所以自己写了一个。 代码语言:javascript 复制 classEMA():def__init__(self,model,decay):self.model=model self.decay=decay self.shadow={}self.backup={}defregister(self):forname,paraminself.model.named_parameters():ifparam.requires_grad:...
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。 假设我们有n个数据: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ), 是加权权重值 (一般设为0.9-0.999)。 Andrew Ng在Course 2 Improving Deep Neural Networks中讲到,EMA可以...
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。 假设我们有n个数据: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ), 是加权权重值 (一般设为0.9-0.999)。 Andrew Ng在Course 2 Improving Deep Neural Networks中讲到,EMA可以...