Co jsou váhy EMA a kde se používají?

Exponenciální klouzavý průměr (EMA) vah je exponenciální klouzavý průměr používaný k vyhlazení hodnot vah modelu během tréninku.

V strojovém učení se EMA často používá ke stabilizaci a zlepšení kvality modelu, zejména v úlohách počítačového vidění a hlubokého učení. Myšlenka je, že místo přímého použití aktuálních vah modelu se používá jejich vyhlazená verze, která zohledňuje historii změn s exponenciálním útlumem.

Vzorec aktualizace EMA váhy ( \theta_t ):

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

kde ( \alpha ) je koeficient vyhlazení (obvykle blízko 1).

Použití:

• Zlepšení schopnosti generalizace modelu.
• Použití EMA vah při inferenci pro stabilnější předpovědi.
• V optimalizačních algoritmech, jako je Adam, kde se EMA aplikuje na gradienty a čtverce gradientů.

Tímto způsobem EMA vah pomáhá snižovat šum a kolísání během tréninku, čímž zvyšuje stabilitu a kvalitu modelu.