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(self):forname,paraminself.model.named_parameters():ifparam.requires_grad:self.shadow[name]=param.data...
PyTorch 代码实现 下面看看代码实现 class EMA(): def __init__(self, decay): self.decay = decay self.shadow = {} def register(self, name, val): self.shadow[name] = val.clone() def get(self, name): return self.shadow[name] def update(self, name, x): assert name in self.shadow ...
,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 = model self.decay = decay self.shadow = {} self.backup = {}defregister(self):forname, paraminself.model.named_pa...
,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=model self.decay=decay self.shadow={}self.backup={}defregister(self):forname,paraminself.model.named_parameters():ifparam....
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:...
指数移动平均EMA以及Pytorch实现 EMA的定义 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。 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。
PyTorch实现示例 在深度学习框架PyTorch中，实现EMA相对简便。下面是一个基本的实现代码片段：代码示例展示了如何在训练过程中维护影子权重并应用EMA。通过调整α值，可以控制权重更新的平滑度，进而影响模型的稳定性和泛化能力。在实际应用中，通过合理选择α值及考虑偏差修正，可以有效提升模型性能，特别是在...
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...
在深度学习中,经常会使用EMA(exponential moving average)方法对模型的参数做平滑或者平均,以求提高测试指标,增加模型鲁棒性。 参考 1.【优化技巧】指数移动平均(EMA)的原理及PyTorch实现; 2.理解滑动平均(exponential moving average); 3.demo; 4.移动平均算法公式; ...