模型出错了，请稍后重试~
来自 | 知乎 地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/68748778 作者 | Nicolas 编辑 | 朴素人工智能 在深度学习中，经常会使用EMA（指数移动平均）这个方法对模型的参数做平均...今天瓦砾准备介绍一下EMA以及它的Pytorch实现代码。...EMA的定义 image.png image.png 在深度学习的优化中的EMA image.png EMA的偏差修正 image.png EMA为什么有效 image.png ?...() ema.update() # eval前，apply shadow weights；eval之后，恢复原来模型的参数 def evaluate(): ema.apply_shadow...() # evaluate ema.restore() References 机器学习模型性能提升技巧： 指数加权平均（EMA）, https://blog.csdn.net/mikelkl
(权越大对平均数的影响也就越大) 算术平均数与加权平均数有什么区别?...移动平均法根据预测时使用的各元素的权重不同，可以分为：简单移动平均(一次移动平均法和二次移动平均法)和加权移动平均。 ? 1....补充： 指数平滑法是对加权移动平均法的改进，它是将前期预测值和前期实际值分别确定不同的权数(二者权数和为1)。只需要三个数据，所有预测方法中，指数平滑法采用较多，常用语短期预测。选择合适的 ? 值。...时刻的移动平均预测值； ? 为 ? 时刻的真实值； ? 是权重；其实这个和上面的指数平滑预测很是相像。但是有所不同，指数滑动平均 ? 是通过当前 ? 时间的真实值和 ?...的温度值与对应的指数衰减函数对应项相乘之后在求和。 ? 我们上回看到当 ? 的时候我们说平均了两天，我们发现 ? 再去乘于0.5那么可以看出后面的数也会很小，所以我们再去考虑。同理， ?
-a的2次方 3次方 按照这个规则,负负得正,负正得负,正正得正,指数是偶数最终结果是正的,是奇数就是负的 3.二进制转换十进制,0b开头是二进制 <?...//int(1) $b=pow(-2,2);//int(4) $d=pow(-2,3);//int(-8) $c=pow(2,-2);//float(0.25) var_dump($d); //二进制转换十进制...,0b开头是二进制 var_dump(0b0001);//2的0次方 1 pow(2,0) var_dump(0b0010);//2的1次方 2 pow(2,1) var_dump(0b0100);//
今天用YunYang的evaluate.py评估模型的时候，意外发现用同样的ckpt权重文件转换而成的pb文件效果不一样，使用ckpt的效果非常差，仔细研究后才发现是滑动平均(EMA)搞的鬼，于是便重新重温了一下...目录 EMA定义 EMA原理理解 ckpt和pb保存不同的原因 参考 EMA定义与原理 EMA（ExponentialMovingAverage），也就是我们常说的滑动平均模型，一般在采用SGD（随机梯度下降...ckpt和pb保存不同的原因 众所周知，pb权重是由ckpt转换而来，他们的表现理论上是一致的，那我们的EMA终究是怎么干扰了我们ckpt的表现呢？...，这说明如果我们通过saver = tf.train.Saver(ema_obj.variables_to_restore())后saver.resore来恢复读取权重文件的话（ema_obj是我们定义好的一个滑动平均的类...），我们读取的将会是我们本来最后一次准备更新的权重，而不是我们的影子变量，也正是因为这个重命名机制从而导致了我们的ckpt和pb表现不同的关键。
最常见的是利用股价、回报或交易量等变数计算出移动平均。 移动平均可抚平短期波动，反映出长期趋势或周期。数学上，移动平均可视为一种卷积。...简单移动平均（英语：simple moving average，SMA）是某变数之前n个数值的未作加权算术平均。例如，收市价的10日简单移动平均指之前10日收市价的平均数。...加权移动平均（英语：weighted moving average，WMA）指计算平均值时将个别数据乘以不同数值，在技术分析中，n日WMA的最近期一个数值乘以n、次近的乘以n-1，如此类推，一直到0：...指数移动平均（英语：exponential moving average，EMA或EWMA）是以指数式递减加权的移动平均。...各数值的加权影响力随时间而指数式递减，越近期的数据加权影响力越重，但较旧的数据也给予一定的加权值 WMA EMA
EMA表示的是指数平滑移动平均，其函数的定义为Y=EMA(X,N) 则Y=[2*X+(N-1)*Y']/(N+1), 其中Y'表示上一周期Y值。...求X的N日指数平滑移动平均，它真正的公式表达是：当日指数平均值=平滑系数*（当日指数值-昨日指数平均值）+昨日指数平均值；平滑系数=2/（周期单位+1） EMA引用函数在计算机上使用递归算法很容易实现，...以下，列举分析说明EMA函数。 X是变量，每天的X值都不同，从远到近地标记，它们分别记为X1，X2，X3，…....，Xn 当N=1，则EMA(X，1)=［2*X1+(1-1)*Y’］/(1+1)=X1 当N=2，则EMA(X，2)=［2*X2+(2-1)*Y’］/(2+1)=(2/3)*X2+(1/3)X1 当N=...所以EMA比MA更具参考价值，而EMA也不容易出现死叉和金叉，所以一旦出现要立即作出反映！对周线处理，EMA就更加稳定了。
Stability AI 发布了两种微调的 VAE 解码器变体，分别是： EMA（指数移动平均线）：这是一种统计方法，通常用于平滑时间序列数据。...在机器学习中，EMA 有时用于模型参数的更新，以实现更稳定的训练过程。 MSE（均方误差）：这是一种常用的误差度量方式，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。...这两种变体可能对应于不同的训练策略或目标函数，旨在优化 VAE 解码器的性能，特别是在渲染细节方面。选择哪一种变体可能取决于特定的应用场景和所需的输出质量。...Stability AI 对于 256×256 分辨率图像的评估指出，使用 EMA（指数移动平均线）的 VAE 解码器生成的图像在细节上更加清晰，而使用 MSE（均方误差）的解码器生成的图像则在视觉上更为平滑...EMA（指数移动平均线）和 MSE（均方误差）这两种微调的 VAE 解码器变体与 Stable Diffusion v2.0 模型是兼容的。
MEGALODON 继承了 MEGA（带有门控注意力的指数移动平均）的架构，并进一步引入了多种技术组件来提高其能力和稳定性，包括复数指数移动平均（CEMA）、时间步归一化层、归一化注意力机制和具有两个特征的预归一化...., 2023），它利用了门控注意力机制和经典指数移动平均（EMA）方法。为了进一步提高 MEGALODON 在大规模长上下文预训练方面的能力和效率，作者提出了多种技术组件。...首先，MEGALODON 引入了复数指数移动平均 (CEMA) 组件，将 MEGA 中的多维阻尼 EMA 扩展到复数域。...ii) 对于不同的任务、数据类型，最终的 MEGA 架构可能存在架构差异，例如，不同的归一化层、归一化模式和注意力函数 f (・) 。...具体而言，他们创造性地提出了复指数移动平均 CEMA（ complex exponential moving average ），将上式（1）改写为如下形式： 并将（2）中的 θ_j 参数化为： 时间步
移动平均值有多种类型，其中最常见的是简单移动平均值（Simple Moving Average，SMA）和指数移动平均值（Exponential Moving Average，EMA）。...指数移动平均值（EMA）： 指数移动平均值是对数据进行加权平均处理的方法，计算公式如下： EMA = (X * (2/(n+1))) + (EMA_previous * (1 - (2/(n+1)))...) 其中，X 是当前数据点的值，n 是时间段的长度，EMA_previous 是上一个时间段的指数移动平均值。...指数移动平均值使用了指数衰减的加权系数，更加重视最近的数据点。 使用移动平均值可以平滑数据序列，使得数据更具可读性，减少随机波动的影响。...将归一化数组的线图和平均值数组组合在同一图中，每条线使用不同的颜色。
它通过计算一定窗口内数据点的平均值来减少噪音，同时保留数据的趋势。移动平均可以是简单移动平均（SMA）或指数加权移动平均（EMA）。...简单移动平均（SMA）： 简单移动平均是一种通过计算数据点在一个固定窗口内的平均值来平滑数据的方法。窗口的大小决定了平滑程度。...()图片指数加权移动平均-Exponential Weighted Moving Average，EWMA： 指数加权移动平均是一种通过对数据点应用指数权重来平滑数据的方法。...="EMA", color='red')plt.legend()plt.title("指数加权移动平均（EMA）示例")plt.xlabel("数据点")plt.ylabel("数值")plt.grid...时频局部性：与傅立叶变换不同，小波变换具有时频局部性，可以在时间和频率上同时分析信号。这使得它在分析非平稳信号和非线性信号时非常有用。
计算移动平均线是最常见的需求，下面这段代码将完成以下三件事情： 1....2.计算各类移动平均线，包括简单简单算术移动平均线MA、指数平滑移动平均线EMA； 3.将计算好的数据输出到csv文件中。...# 分别计算5日、20日、60日的移动平均线 ma_list = [5, 20, 60] # 计算简单算术移动平均线MA - 注意：stock_data['close']为股票每天的收盘价 for...ma in ma_list: stock_data['MA_' + str(ma)] = pd.rolling_mean(stock_data['close'], ma) # 计算指数平滑移动平均线...EMA for ma in ma_list: stock_data['EMA_' + str(ma)] = pd.ewma(stock_data['close'], span=ma) # 将数据按照交易日期从近到远排序
参数 source (series int/float) 待执行的系列值 length (series int) K线数量(长度) 返回值 `length`K线返回的`source`的简单移动平均线。...and SMA3 < close //收盘价都大于三个移动平均线 Short_MA = SMA1 > close and SMA2 > close and SMA3 > close //收盘价都小于三个移动平均线...ema 函数返回指数加权移动平均线。...返回值 `source` 的指数移动平均线，alpha = 2 / (长度 + 1)。 参数 source (series int/float) 待执行的系列值。...(math.max(close - close[m], 0), len) ema移动平均线 取最大值( 当前收盘价格 - 上m个K线的收盘价，0
为了减轻振荡的影响，作者首先提出了基于指数移动平均（EMA）的GAT模型更新方法。...5.1 指数移动平均（EMA）可以平滑振荡的影响 通过对多个模型检查点进行加权平均，使用周期性的学习率并具有休息的循环学习率，已经被证明可以得到更好的泛化能力和更广泛的最小值。...之后，半监督学习方法和自监督学习方法利用了权重的指数移动平均来进行知识蒸馏式的学习。 为了克服由于STE近似引起的振荡权重和量化缩放因子，作者在优化过程中提出了指数移动平均的潜在权重和缩放因子。...{(t)}^{l} = \alpha \cdot \mathbf{W'}_{(t-1)} + (1-\alpha) \cdot \mathbf{W}^{l}_{(t)} 同样地，作者也可以计算出权重的指数移动平均缩放因子和激活的指数移动平均缩放因子...为了克服这个问题，作者可以在激活的指数移动平均上进行调整。
，MA每日收市价权重一样大 概念：指定天数的 “收市价” 来进行加总以及平均 趋势：当币价处于 MA线 以下时，代表处于下跌趋势，反之，处于上升趋势 黄金交叉：周期短的移动平均线，向上突破周期长的移动平均线...，就形成黄金交叉，高几率进入上涨趋势 死亡交叉：周期短的移动平均线，向下突破周期长的移动平均线，就形成死亡交叉，高几率进入下跌趋势 短线：MA10 可以搭配 MA30 Know Sure Thing...对横盘震荡期不起作用 背离出现后，不一定会出现反转的趋势，因为可能会出现横盘 总结： 顶背离后，黄白线没下水，发生了一个底背离，主升浪阶段 底背离后，没有上水，形成一个顶背离，主跌阶段 MA与EMA...Ichimoku Cloud) 使用云来判断上升或者下行的趋势 使用： 快线跟慢线都在云上方，快线穿过了慢线，这是一个开仓点，开始做多； 快线跟慢线都在云下方，快线下穿慢线，这是一个做空开仓点； 三重指数平滑移动平均线...价格跑出布林带以后，顺着方向，配合EMA200，价格在EMA之上，就做多，在EMA之下，就做空（等待K线形态确认再开仓） 疑问点： 1，这个东西在哪设置的
Python中的加权移动平均（WMA） Python中的指数移动平均（EMA） 什么是时间序列？ 顾名思义，时间序列是按照固定时间间隔记录的数据集。换句话说，以时间为索引的一组数据是一个时间序列。...PYTHON中的简单移动平均（SMA） 简单移动平均是可以用来预测的所有技术中最简单的一种。通过取最后N个值的平均值来计算移动平均值。我们获得的平均值被视为下一个时期的预测。...为什么使用简单移动平均？ 移动平均有助于我们快速识别数据趋势。你可以使用移动平均值确定数据是遵循上升趋势还是下降趋势。它可以消除波峰波谷等不规则现象。这种计算移动平均值的方法称为尾随移动平均值。...（EMA） 在“指数移动平均”中，随着观察值的增加，权重将按指数递减。...最后，我们学习了如何在Python中运行一些非常基本的方法，例如移动平均（MA），加权移动平均（WMA），指数平滑模型（ESM）及其变体，例如SESM和Hotl。
# 现在进行指数移动平均平滑处理 # 所以数据会比原来的锯齿状数据有一个更平滑的曲线 EMA = gamma*train[i] + (1-gamma)*EMA train[i] = EMA 通过平均法进行单步超前预测...下面看两种平均技术；标准平均法和指数移动平均法。你将对这两种算法产生的结果进行定性（目测）和定量（平均平方误差）的评估。...接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。但是请注意! 这些只是视觉上的错觉，并不是由于学到了有用的东西。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中 和 是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....上述公式基本上是计算t+1时间步长的指数移动平均线，并将其作为超前一步的预测。γ决定最近的预测对EMA的贡献是什么。例如，γ=0.1只能得到当前值的10%进入EMA。
# 现在进行指数移动平均平滑处理 # 所以数据会比原来的锯齿状数据有一个更平滑的曲线 EMA = gamma\*train\[i\] + (1-gamma)\*EMA train\[i\] =...下面看两种平均技术；标准平均法和指数移动平均法。你将对这两种算法产生的结果进行定性（目测）和定量（平均平方误差）的评估。...接下来，使用指数移动平均线。 指数移动平均线 你可能已经在互联网上看到一些文章，使用非常复杂的模型，并预测了几乎准确的股票市场行为。但是请注意! 这些只是视觉上的错觉，并不是由于学到了有用的东西。...你将在下面看到如何用一个简单的平均法来复制这种行为。 在指数移动平均法中，你计算xt+1为。 其中 和 是在一段时间内保持的指数移动平均数值。....上述公式基本上是计算t+1时间步长的指数移动平均线，并将其作为超前一步的预测。γ决定最近的预测对EMA的贡献是什么。例如，γ=0.1只能得到当前值的10%进入EMA。
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