Что такое EMA весов и где применяется?

EMA (Exponential Moving Average) весов — это экспоненциальное скользящее среднее, применяемое для сглаживания значений весов модели в процессе обучения.

В машинном обучении EMA часто используется для стабилизации и улучшения качества модели, особенно в задачах компьютерного зрения и глубокого обучения. Идея в том, что вместо использования текущих весов модели напрямую, применяется их сглаженная версия, которая учитывает историю изменений с экспоненциальным затуханием.

Формула обновления EMA веса ( \theta_t ):

[ \theta_t = \alpha \cdot \theta_t + (1 - \alpha) \cdot \theta_{t-1} ]

где ( \alpha ) — коэффициент сглаживания (обычно близок к 1).

Применение:

• Улучшение обобщающей способности модели.
• Использование EMA весов при инференсе для более стабильных предсказаний.
• В алгоритмах оптимизации, например, Adam, где EMA применяется к градиентам и квадратам градиентов.

Таким образом, EMA весов помогает уменьшить шум и колебания в процессе обучения, повышая устойчивость и качество модели.