Čo sú váhy EMA a kde sa používajú?

Exponentiálny kĺzavý priemer (EMA) váh je exponentiálny kĺzavý priemer, ktorý sa používa na vyhladenie hodnôt váh modelu počas tréningu.

V strojovom učení sa EMA často používa na stabilizáciu a zlepšenie kvality modelu, najmä v úlohách počítačového videnia a hlbokého učenia. Myšlienka je, že namiesto priameho používania aktuálnych váh modelu sa používa ich vyhladená verzia, ktorá zohľadňuje históriu zmien s exponentálnym útlmom.

Vzorec aktualizácie EMA váhy ( \theta_t ):

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

kde ( \alpha ) je koeficient vyhladenia (zvyčajne blízko 1).

Použitie:

• Zlepšenie schopnosti generalizácie modelu.
• Použitie EMA váh počas inferencie pre stabilnejšie predpovede.
• V algoritmoch optimalizácie, ako je Adam, kde sa EMA aplikuje na gradienty a štvorce gradientov.

Týmto spôsobom EMA váh pomáha znižovať šum a kolísanie počas tréningu, čím zvyšuje stabilitu a kvalitu modelu.