Tensorflow 实战 google 深度学习框架 笔记（一）滑动模型

1、滑动模型是用来干嘛的？

在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用 tf.train.ExponentialMovingAverage 滑动平均操作的意义在于提高模型在测试数据上的健壮性（robustness）。

2、原理

tensorflow 下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率（decay）。该衰减率用于控制模型更新的速度。该衰减率用于控制模型更新的速度，ExponentialMovingAverage 对每一个（待更新训练学习的）变量（variable）都会维护一个影子变量（shadow variable）。影子变量的初始值就是这个变量的初始值，

shadow_variable=decay×shadow_variable+(1−decay)×variable

由上述公式可知， decay 控制着模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.99或0.999）。为了使得模型在训练的初始阶段更新得更快，ExponentialMovingAverage 还提供了 num_updates 参数来动态设置 decay 的大小：

decay=min{decay,1+num_updates10+num_updates}

3、实现

#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Aug 20 11:52:00 2017@author: xiaolian"""import tensorflow as tf# 用于计算滑动平均v1 = tf.Variable(0, dtype = tf.float32)# step 模拟神经网络中迭代的轮数， 可以用于动态控制衰减率step = tf.Variable(0, trainable = False)# 定义一个滑动平均的类，初始化时给定了衰减率（0.99）和 控制衰减率的变量 stepema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step)# 定义一个更新变量滑动平均的操作，这里需要给定一个列表，每次执行这个操作时，这个列表中的变量都会被更新maintain_average_op = ema.apply([v1])with tf.Session() as sess:    sess.run(tf.global_variables_initializer())    # 通过ema.average(v1) 获得滑动平均之后变量的取值，在初始化之后变量 v1 的值 和 v1 的滑动平均都为 0    print(sess.run(v1))    # 更新 v1 到 5    sess.run(tf.assign(v1, 5))    # 更新 v1 的滑动平均值，衰减率为 min(0.99, (1 + step) / (10 + step) = 0.1) = 0.1    # 所以 v1 的滑动平均会被更新为 0.1 x 0 + 0.9 x 5 = 4.5    sess.run(maintain_average_op)    print(sess.run(ema.average(v1)))    print(sess.run(v1))    sess.run(tf.assign(step, 10000))    sess.run(tf.assign(v1, 10))    sess.run(maintain_average_op)    print(sess.run(ema.average(v1)))    print(sess.run(v1))    sess.run(maintain_average_op)    print(sess.run(ema.average(v1)))    print(sess.run(v1))

output：

0.04.55.04.55510.04.6094510.0