神经网络进一步优化中滑动平均模型

时间：2025-04-14 14:10:22 点击：次

在神经网络进一步优化中，滑动平均模型（Exponential Moving Average, EMA）是提升模型泛化能力的经典方法。它通过对参数进行指数加权平均，平滑训练过程中的噪声震荡，从而得到更稳定的模型。以下是其核心原理、实现细节及前沿应用：

注意事项：

warm-up 期：训练初期（如前 100 步）可暂时关闭 EMA，避免早期不稳定参数被平滑。

混合精度训练：需确保影子参数与原始参数精度一致（如均为 FP16）。

模型保存：需同时保存原始参数和影子参数，或仅在测试时加载影子参数。

五、与其他优化方法的协同作用

与数据增强结合：在增强后的数据上应用 EMA，进一步提升鲁棒性。

与对抗训练结合：对抗扰动生成的样本训练后，用 EMA 平滑参数（如《Adversarial Training with EMA》）。

与知识蒸馏结合：教师模型使用 EMA 参数，学生模型学习更稳定的软目标。