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解释“EMA（指数移动平均）”在模型参数平滑中的作用 热门官方

更新于2025/12/1 11:15:25
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EMA在训练过程中维护参数的滑动平均值（θ_ema ← αθ_ema + (1?α)θ），α为平滑系数。它可平滑掉训练过程中的噪声波动，使最终模型在验证集上更稳定、泛化更好。很多大模型在训练末期采用EMA权重进行评估与部署，可获得略优且更鲁棒的性能，常用于生成式模型与检测模型的最终发布。
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