官方代码链接:github.com/pytorch/visi 定义 如果你已经了解了EMA的理论,你就能明白,EMA本质是对变量的一种加权平均。在深度学习中,“变量”指的是我们要学习的模型权重。 那么,为什么要对模型的权重进行加权平均呢?正常情况下,我们训练模型,保存在验证集表现最好的模型权重就好了。瓦砾认为,模型权重在最后的n步内...
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:...
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:...
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: 普通的平均数: EMA: ,其中, 表示前 条的平均值 ( ...
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:...
默认情况下,DataLoader使用单进程数据加载。在Python进程中,全局解释器锁(GIL)防止跨线程真正地完全并行化Python代码。为了避免在加载数据时阻塞计算代码,PyTorch提供了一个简单的开关,只需将参数 num_workers 设置为正整数即可执行多进程数据加载。 Memory Pinning ...
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...
2、PyTorch实现 基础实现:PyTorch提供了一种简单的类AveragedModel,用于计算模型权重的平均值,这个类允许用户指定不同的平均函数,默认情况下会进行等权重平均。 高级实现:除了基础的平均功能外,还可以通过自定义平均函数来实现更复杂的EMA策略,可以在每个batch结束时更新模型权重的滑动平均值,并在评估前应用这些平均值以...