这段代码实现什么功能# 指数加权平均 class ExponentialMovingAverage(Callback): def __init__(self, decay=0.9): super().__init__() self.decay = decay self.weights = None def on_epoch_begin(self, epoch, logs=None): self.weights = None def on_batch_end(self, batch, logs=None): # 计算指数加权平均 if self.weights is None: self.weights = [np.ones_like(p) for p in self.model.get_weights()] for i, p in enumerate(self.model.get_weights()): self.weights[i] = self.decay * self.weights[i] + (1 - self.decay) * p smoothed_p = self.weights[i] / (1 - self.decay ** (batch + 1)) K.set_value(p, smoothed_p)
时间: 2024-04-21 20:27:10 浏览: 120
计算器的实现功能代码
这段代码实现的是指数加权平均的功能,其中ExponentialMovingAverage类是一个回调函数,用于在训练神经网络时进行参数平滑处理。在每个batch结束时,该回调函数将计算指数加权平均,平滑模型权重并更新模型参数。其中decay参数是平滑系数,用于控制指数加权平均的权重分配。在每个epoch开始时,将self.weights设置为None,以确保每个epoch的平滑处理是独立的。
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