EMA算法

  EMA表示指数移动平均(Exponential Moving Average),是一种给予近期数据更高权重的平均方法,可以看作是一种数据平滑技术。

  在神经网络训练中使用EMA的主要目的是为了获取更加平滑和稳定的模型参数,从而提高模型的泛化能力。

EMA的计算公式如下:

ema_t = α * ema_{t-1} + (1 - α) * θ_t

其中:
ema_t 是时刻t的指数移动平均结果
ema_{t-1} 是时刻t-1的指数移动平均结果
θ_t 是时刻t的模型参数
α 是平滑系数,一般设置为0.999或0.99
可以看出,EMA就是一种对模型参数做指数加权平均的技巧。
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EMA的工作流程是:

  在每个训练迭代后,记录下当前模型参数θ_t
计算θ_t和上一轮EMA结果ema_{t-1}的加权平均,生成当前时刻的ema_t，不断迭代更新,记录每次训练的EMA参数。最终训练结束后,用训练过程中记录的EMA参数替换最终模型中原始的参数,从而获得一个泛化能力更强的模型。
  EMA可以看作是一种增强模型并提高其泛化能力的简单而有效的技巧。

  关于PyTorch中如何实现EMA,可以参考这样一个简单的代码示例:

import torch

# 假设模型参数为一个字典
model_params = {'w': torch.tensor([1.], requires_grad=True), 
                'b': torch.tensor([0.5], requires_grad=True)}

# 设置EMA的平滑系数α
alpha = 0.9 

ema_params = model_params.copy() # ema参数初始化为模型参数的一个拷贝

for t in range(100):
  # 假设在每次迭代中都会更新模型参数
  model_params['w'] += 0.01
  model_params['b'] += 0.01
  
  # 更新EMA参数
  for name in ema_params:
    ema_params[name] = alpha * ema_params[name] + (1 - alpha) * model_params[name]
      
# 最后使用EMA参数替换原始参数   
model.load_state_dict(ema_params)
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主要步骤包括:

1. 初始化EMA参数为模型参数的一个拷贝
2. 在每次迭代中更新模型参数
3. 用EMA公式更新EMA参数
4. 最后替换模型参数为EMA参数

  对于一个完整的模型,需要在每次训练迭代后调用类似上述的EMA更新代码,来维护每个参数的指数移动平均值,从而获得一个更加平滑和稳定的模型。