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在进行深度学习训练时,同一模型往往可以训练出不同的效果,这就是炼丹这件事的玄学所在.使用一些trick能够让你更容易追上目前SOTA的效果,一些流行的开源代码中已经集成了不少trick,值得学习一番.本节介绍EMA这一方法. 1.原理: EMA也就是指数移动平均(Exponential moving average).其公式非常简单,如下所示: \(\theta_{\text{EMA}, t+1} = (1 - \lambda) \cdot \theta_{\text{EMA}, t} + \l…
前言 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): 完…
采摘一些大佬的果实: 知乎:如何理解深度学习分布式训练中的large batch size与learning rate的关系? https://blog.csdn.net/shanglianlm/article/details/84821891…
PHP说简单,但是要精通也不是一件简单的事.我们除了会使用之外,还得知道它底层的工作原理. PHP是一种适用于web开发的动态语言.具体点说,就是一个用C语言实现包含大量组件的软件框架.更狭义点看,可以把它认为是一个强大的UI框架. 了解PHP底层实现的目的是什么?动态语言要像用好首先得了解它,内存管理.框架模型值得我们借鉴,通过扩展开发实现更多更强大的功能,优化我们程序的性能. 1. PHP的设计理念及特点 多进程模型:由于PHP是多进程模型,不同请求间互不干涉,这样保证了一个请求挂掉不会对全…
原文地址https://github.com/bang590/JSPatch/wiki/JSPatch-%E5%AE%9E%E7%8E%B0%E5%8E%9F%E7%90%86%E8%AF%A6%E8%A7%A3 JSPatch 是一个 iOS 动态更新框架,只需在项目中引入极小的引擎,就可以使用 JavaScript 调用任何 Objective-C 原生接口,获得脚本语言的优势:为项目动态添加模块,或替换项目原生代码动态修复 bug. 之前在博客上写过两篇 JSPatch 原理解析文章(1 …
说到php的运行机制还要先给大家介绍php的模块,PHP总共有三个模块:内核.Zend引擎.以及扩展层:PHP内核用来处理请求.文件流.错误处理等相关操作:Zend引擎(ZE)用以将源文件转换成机器语言,然后在虚拟机上运行它:扩展层是一组函数.类库和流,PHP使用它们来执行一些特定的操作.比如,我们需要mysql扩展来连接MySQL数据库:当ZE执行程序时可能会需要连接若干扩展,这时ZE将控制权交给扩展,等处理完特定任务后再返还: 最后,ZE将程序运行结果返回给PHP内核,它再将结果传送给SAP…
Linux进程调度原理 Linux进程调度机制 Linux进程调度的目标 1.高效性:高效意味着在相同的时间下要完成更多的任务.调度程序会被频繁的执行,所以调度程序要尽可能的高效: 2.加强交互性能:在系统相当的负载下,也要保证系统的响应时间: 3.保证公平和避免饥渴: 4.SMP调度:调度程序必须支持多处理系统: 5.软实时调度:系统必须有效的调用实时进程,但不保证一定满足其要求: Linux进程优先级 进程提供了两种优先级,一种是普通的进程优先级,第二个是实时优先级.前者适用SCHED_NO…
PHP说简单,但是要精通也不是一件简单的事.我们除了会使用之外,还得知道它底层的工作原理. PHP是一种适用于web开发的动态语言.具体点说,就是一个用C语言实现包含大量组件的软件框架.更狭义点看,可以把它认为是一个强大的UI框架. 了解PHP底层实现的目的是什么?动态语言要像用好首先得了解它,内存管理.框架模型值得我们借鉴,通过扩展开发实现更多更强大的功能,优化我们程序的性能. 1. PHP的设计理念及特点 多进程模型:由于PHP是多进程模型,不同请求间互不干涉,这样保证了一个请求挂掉不会对全…
本来我真的不想让51的东西出现在我的博客上的,因为51这种东西真的太low了,学了最多就所谓的垃圾科创利用一下,但是想一下这门课我也要考试,还是写一点东西顺便放博客上吧. 这一系列主要参考<单片微机原理与接口技术>这本书的内容(这本书的特点就是废话特别多,中国式特色教科书),还有一点CSAPP,当然了还有老师的课件.   0. 机器码的表示 简单的原码,反码和补码的表示相信大家一定很熟了,下面我们来聊下BCD码的计算和IEEE标准的浮点数   BCD码的表示与计算: BCD码是用4位二进制码来…
Kernel PCA 原理和演示 主成份(Principal Component Analysis)分析是降维(Dimension Reduction)的重要手段.每一个主成分都是数据在某一个方向上的投影,在不同的方向上这些数据方差Variance的大小由其特征值(eigenvalue)决定.一般我们会选取最大的几个特征值所在的特征向量(eigenvector),这些方向上的信息丰富,一般认为包含了更多我们所感兴趣的信息.当然,这里面有较强的假设:(1)特征根的大小决定了我们感兴趣信息的多少.即…