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加权平均:自定义图层权重在TensorFlow 2.2.0中不会更改

加权平均是一种统计方法，用于计算一组数据的平均值，其中每个数据点都有一个权重。在TensorFlow 2.2.0中，加权平均不会更改自定义图层权重。

自定义图层是在TensorFlow中创建神经网络模型的一种方式。它允许开发人员定义自己的层，以实现特定的功能或模型结构。自定义图层可以包含可训练的权重，这些权重在训练过程中会根据损失函数进行更新。

加权平均是一种模型集成的技术，用于将多个模型的预测结果进行加权平均，以获得更准确的预测结果。在TensorFlow中，可以使用tf.train.ExponentialMovingAverage类来实现加权平均。

在TensorFlow 2.2.0中，加权平均不会更改自定义图层权重。这意味着，在使用加权平均进行模型集成时，自定义图层的权重将保持不变。这可以确保模型集成后的预测结果不会受到加权平均的影响。

在实际应用中，加权平均可以用于模型集成、模型融合、模型压缩等任务。通过将多个模型的预测结果进行加权平均，可以提高模型的准确性和鲁棒性。

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