重要！！！ 改进 梯度方差（Fisher 信息近似） 指数移动平均
改进 梯度方差（Fisher 信息近似） 指数移动平均
目录
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- 改进 梯度方差（Fisher 信息近似） 指数移动平均
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- 1. 指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）
- 2. 引入正则化项
- 3. 分簇加权计算
- 一、指数移动平均（EMA）概述
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- 二、EMA 公式参数作用
- 三、举例说明
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- 场景 1：股票价格波动分析
- 场景 2：深度学习模型训练
- 有时间t概念的样本平滑（前后数据有关系：对话）
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- 一、数学优化方法：递推平均法（在线更新策略）
- 二、参数含义与物理意义
- 三、举例说明
- 没有时间t概念，而是一次计算所有权重参数的偏导求平方加和求平均的，怎么优化
1. 指数移动平均（Exponential Moving Average, EMA）
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数学公式改进：
原方法： F ( w i ) = 1 n ∑