Wat zijn EMA-gewichten en waar worden ze toegepast?

De exponentiële voortschrijdende gemiddelde (EMA) van de gewichten is een exponentieel voortschrijdend gemiddelde dat wordt toegepast om de waarden van de modelgewichten tijdens het trainen te gladstrijken.

In machine learning wordt EMA vaak gebruikt om de stabiliteit en kwaliteit van het model te verbeteren, vooral bij taken zoals computervisie en deep learning. Het idee is dat in plaats van de huidige gewichten van het model direct te gebruiken, een gesmoothde versie wordt gebruikt die rekening houdt met de geschiedenis van veranderingen met een exponentiële afname.

De formule voor het bijwerken van de EMA-gewichten ( \theta_t ):

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

waar ( \alpha ) de glijdingscoëfficiënt is (meestal dicht bij 1).

Toepassingen:

• Verbetering van de generalisatiecapaciteit van het model.
• Gebruik van EMA-gewichten tijdens inferentie voor meer stabiele voorspellingen.
• In optimalisatie-algoritmen zoals Adam, waar EMA wordt toegepast op gradiënten en kwadraten van gradiënten.

Op deze manier helpt EMA van de gewichten om ruis en schommelingen tijdens het trainen te verminderen, waardoor de stabiliteit en kwaliteit van het model toenemen.