Tensorflow中的滑動平均模型
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在Tensorflow的教程裏面，使用梯度下降算法訓練神經網絡時，都會提到一個使模型更加健壯的策略，即滑動平均模型。
基本思想 在使用梯度下降算法訓練模型時，每次更新權重時，為每個權重維護一個影子變量，該影子變量隨著訓練的進行，會最終穩定在一個接近真實權重的值的附近。那麽，在進行預測的時候，使用影子變量的值替代真實變量的值，可以得到更好的結果。 操作步驟 1 訓練階段：為每個可訓練的權重維護影子變量，並隨著叠代的進行更新； 2 預測階段：使用影子變量替代真實變量值，進行預測。
1 滑動平均模型在梯段下降算法上才會有好的結果，別的優化算法沒有這個現象，沒見到合理的解釋。 2 優化的方法有很多，可能這個可以作為最後的提高健壯性的措施。
Tensorflow中的滑動平均模型
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