神经网络优化中的Weight Averaging

发布网友发布时间：2024-10-23 17:50

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热心网友时间：2024-10-25 09:15

在神经网络优化中，Weight Averaging是一种常用的提升性能和稳定性的技术，它通过对训练后期多个优化轨迹的权重进行平均，使网络权重位于flat曲面的中心位置，从而改善模型的泛化能力。这种方法尤其在解决train loss与test loss优化曲面不一致问题上表现出有效性。

Stochastic Weight Averaging (SWA)是通过在训练末期选取多个检查点的权重平均来实现的。研究表明，这种方法可以缓解训练与测试数据分布不一致或正则化带来的性能不一致。实验分析显示，SWA可以使网络收敛到loss landscape的更中心位置，从而提高测试准确率。

在并行优化中，SWA的应用能够处理大批量训练带来的泛化问题。通过分阶段优化，首先利用大批量快速收敛，然后使用SWA平均模型，改善泛化性能。实验结果显示，SWA后的模型更倾向于落在平坦区域的中心，而非边缘。

Lookahead Optimizer则是通过在更新过程中引入指数移动平均来计算梯度，它在早期优化阶段具有更快的速度，并在损失上升后通过slow weight移动平均恢复下降趋势。

Filter Grafting则针对冗余网络，通过评估filter的信息量并加权平均不同网络的参数，以利用冗余并提高网络性能。实验分析了多种信息来源和评估方式的影响，最终发现基于熵的杂交策略最为有效。

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