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 ...
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:...
EMA的有效性解释 EMA之所以有效，主要在于它能够调整梯度下降的步长。通过对梯度进行加权平均，相当于对学习率进行了动态调整，使得模型在收敛过程中更加稳定。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...
Pytorch学习笔记之Pytorch训练词向量(三)学习目标学习词向量的概念用Skip-thought模型训练词向量学习使用PyTorch dataset和dataloader学习定义PyTorch模型学习torch.nn中常见的Module Embedding学习常见的PyTorch operations bmmlogsigmoid保存和读取PyTorch模型使用的训练数据可以从以 pytorch 分布式训练如何停止 Pytorch学习 词向量 ...
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咱也没想到DDPM的迁移实现你们也盗用 | 虽然我也是迁移的别人的pytorch实现,但是把我的代码合起来到一个文件然后去办比赛写知乎然后一个copyright不提是恶心谁呢😡。我的实现: 链接抄袭链接: 链接本来也就没打算深究,结果看知乎发帖还成了高赞了,当初好歹也辛苦调了一个月,所以盗用哥能解释下ema为什么这么写么?
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 ( ...
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。
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:...
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 ( ...