未解析的引用 'ExponentialMovingAverage'

ExponentialMovingAverage是一种平滑时间序列数据的技术，常用于股票价格、气象数据等领域。该技术通过对当前数据和历史数据的加权平均值进行计算，使得新数据对平均值的影响逐渐减小，从而减少随机波动的影响，更好地反映数据的趋势。

在深度学习中，ExponentialMovingAverage也被广泛应用于模型参数的平滑更新，以提高模型的稳定性和泛化性能。具体地，每次更新模型参数时，将当前参数值与历史平均值进行加权平均，从而得到新的平均值，并将其作为模型参数的新值。通过这种方式，模型参数的变化趋势更加平缓，有助于避免过拟合和震荡。