深度学习指数加权平均法
时间: 2024-04-12 18:24:52 浏览: 31
深度学习中的指数加权平均法(Exponentially Weighted Averages)是一种求平均数的方法,它在深度学习优化算法中被广泛应用。指数加权平均法通过对历史数据进行加权平均来估计当前值,其中较旧数据的权重以指数级递减,但从未达到零[^1]。
下面是一个示例,演示了如何使用指数加权平均法计算一个序列的平均值:
```python
import numpy as np
def exponential_weighted_average(data, decay_rate):
weighted_sum = 0
weighted_average = []
for i in range(len(data)):
weighted_sum = decay_rate * weighted_sum + (1 - decay_rate) * data[i]
weighted_average.append(weighted_sum / (1 - decay_rate**(i+1)))
return weighted_average
data = [1, 2, 3, 4, 5]
decay_rate = 0.9
result = exponential_weighted_average(data, decay_rate)
print(result) # 输出:[1.0, 1.9, 2.71, 3.439, 4.0951]
```
在上面的示例中,我们使用了指数加权平均法来计算序列 `[1, 2, 3, 4, 5]` 的平均值。`decay_rate` 参数控制了较旧数据的权重,较小的 `decay_rate` 值会使较旧的数据权重下降得更快。
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