下面是 SWA 的工作原理。它只保存两个模型,而不是许多模型的集成:
个模型保存模型权值的平均值(WSWA)。在训练结束后,它将是用于预测的终模型。
*二个模型(W)将穿过权值空间,基于周期性学习率规划探索权重空间。
SWA权重更新公式
FGE 沿着这些路径保存快照,从而创建快照的集成。
要从快照集成或 FGE 中受益,需要存储多个模型,接着让每个模型做出预测,之后加以平均以得到终预测。因此,我们为集成的额外表现支付了更高的算力代价。所以天下没有免费的午餐。真的没有吗?这就是随机加权平均的用武之地了。
随机权值平均(Stochastic Weight Averaging,SWA)
随机权值平均只需快速集成的一小部分算力,就可以接近其表现。SWA 可以用在任意架构和数据集上,都会有不错的表现。根据中的实验,SWA 可以得到我之前提到过的更宽的较小值。在经典认知下,SWA 不算集成,因为在训练的终阶段你只得到一个模型,但它的表现**过了快照集成,接近 FGE。
7、逛论坛,子:一些权重高的论坛我们可以申请,但是要对这个论坛有所了解(对于这点,我也在研究中,不便多说)
8、网上多加一些SEO的群:不懂就问,讨论知识,这点很重要有些时候我们回忽略百度的新变化,而群里会时间发布;
9、了解百度站长工具:时刻注意百度新动态,对于站长工具他的强大型,只有自己去把握了。
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