指数移动平均EMA
- 介绍
- 示例代码
- 补充：torch.lerp
介绍
指数移动平均（Exponential Moving Average，简称 EMA）是一种常用的平滑方法，通常用于时间序列数据的平滑处理。EMA 可以减小噪声的影响，使得数据更加平滑，并且能够自适应地调整权重，更好地反映时间序列的趋势。
EMA 的计算公式如下：
E M A t = { x 0 , t = 0 α x t + ( 1 − α ) E M A t − 1 , t > 0 EMA_t = \begin{cases} x_0, & t=0 \\ \alpha x_t + (1-\alpha)EMA_{t-1}, & t>0 \end{cases} EMAt={x0,αxt+(1−α)EMAt−1,t=0t>0
其中， x t x_t xt 表示时间 t t t 的观测值， E M A t EMA_t EMAt 表示时间 t t t 的指数移动平均值， α \alpha α 是平均因子，通常取值范围为 ( 0 , 1 ) (0,1) (0,1)。当 α \alpha α 较小时，EMA 更加平滑；当 α \alpha α 较大时，EMA 更加灵敏，能够更快地反映最近的变化。
在实际应用中，为了保持数据的平滑和稳定，通常需要对 EMA 进行偏差校正。偏差校正的目的是将 EMA 的初始值设置为第一个观测值 x 0 x_0 x0，并调整权重，使得 EMA 能够更加准确地反映时间序列的趋势。EMA 的偏差校正公式如下：
E M A t ′ = E M A t 1 − α t EMA'_t = \frac{EMA_t}{1-\alpha^t} EMAt′=1−αtEMAt
其中， E M A t ′ EMA'_t EMAt′ 表示经过偏差校正后的 EMA 值。
在机器学习中，EMA 通常用于优化算法的参数更新。例如，在使用 Adam 优化算法时，每次迭代时会计算参数的一阶矩估计和二阶矩估计，并使用 EMA 对其进行平滑处理，以获得更加稳定和有效的参数更新。具体来说，Adam 优化算法中的 EMA 公式如下：
m t = β 1 m t − 1 + ( 1 − β 1 ) g t v t = β 2 v t − 1 + ( 1 − β 2 ) g t 2 m ^ t = m t 1 − β 1 t v ^ t = v t 1 − β 2 t θ t = θ t − 1 − η v ^ t + ϵ m ^ t \begin{aligned} m_t &= \beta_1 m_{t-1} + (1-\beta_1)g_t \\ v_t &= \beta_2 v_{t-1} + (1-\beta_2)g^2_t \\ \hat{m}_t &= \frac{m_t}{1-\beta_1^t} \\ \hat{v}_t &= \frac{v_t}{1-\beta_2^t} \\ \theta_t &= \theta_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon}\hat{m}_t \end{aligned} mtvtm^tv^tθt=β1mt−1+(1−β1)gt=β2vt−1+(1−β2)gt2=1−β1tmt=1−β2tvt=θt−1−v^t+ϵηm^t
其中， m t m_t mt 和 v t v_t vt 分别表示参数的一阶矩估计和二阶矩估计， g t g_t gt 表示参数的梯度， β 1 \beta_1 β1 和 β 2 \beta_2 β2 分别是一阶矩和二阶矩的衰减因子， m ^ t \hat{m}_t m^t 和 v ^ t \hat{v}_t v^t 分别是经过偏差校正后的一阶矩估计和二阶矩估计， η \eta η 是学习率， ϵ \epsilon ϵ 是一个很小的数，用于防止除数为零。在这个公式中，EMA 对一阶矩估计 m t m_t mt 和二阶矩估计 v t v_t vt 进行了平滑处理，并且使用了偏差校正，以获得更加稳定和有效的参数更新。
示例代码
使用torch.lerp函数实现EMA：
def moving_average(model, model_test, beta=0.999):for param, param_test in zip(model.parameters(), model_test.parameters()):param_test.data = torch.lerp(param.data, param_test.data, beta)
补充：torch.lerp
torch.lerp 是 PyTorch 中的一个函数，用于执行线性插值。它的函数原型如下：
torch.lerp(start, end, weight, out=None)
其中，各参数的含义如下：
start：起始值的张量。end：结束值的张量。weight：插值系数的张量，取值范围为 [0, 1]。out：输出张量（可选）。
torch.lerp 的返回值是一个张量，表示线性插值的结果。
以下是一个使用 torch.lerp 函数的示例代码：
import torch# 创建起始值和结束值张量
start = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
end = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])# 创建插值系数张量
weight = torch.tensor([0.25, 0.5, 0.75])# 执行线性插值
result = torch.lerp(start, end, weight)# 输出结果
print(result)
在这个例子中，我们创建了两个形状为 3 3 3 的张量 start 和 end，分别表示起始值和结束值。然后，我们创建了一个形状为 3 3 3 的张量 weight，它表示插值系数。最后，我们使用 torch.lerp 函数对 start 和 end 进行线性插值，并将结果保存在 result 变量中。最终，我们输出了插值的结果。
需要注意的是，torch.lerp 函数要求起始值、结束值和插值系数的张量形状必须相同，且插值系数的取值范围必须在 [0, 1] 之间。如果插值系数的取值范围不在 [0, 1] 之间，可以使用 torch.clamp 函数对其进行截断。如果指定了输出张量 out，则插值结果会写入到 out 中，并返回 out 张量。
Hadoop-分布式资源计算hive(1))
