内容移至:

内容总结于《TensorFlow实战Google深度学习框架》

不知道大家有没有听过一阶滞后滤波法：

其中a的取值范围[0,1]，具体就是：本次滤波结果=(1-a)本次采样值+a上次滤波结果，采用此算法的目的是：

而在TensorFlow中提供了tf.train.ExponentialMovingAverage 来实现滑动平均模型，在采用随机梯度下降算法训练神经网络时，使用其可以提高模型在测试数据上的健壮性（robustness)。

TensorFlow下的 tf.train.ExponentialMovingAverage 需要提供一个衰减率decay。该衰减率用于控制模型更新的速度。该衰减率用于控制模型更新的速度，ExponentialMovingAverage 对每一个待更新的变量（variable）都会维护一个影子变量（shadow variable）。影子变量的初始值就是这个变量的初始值，

上述公式与之前介绍的一阶滞后滤波法的公式相比较，会发现有很多相似的地方，从名字上面也可以很好的理解这个简约不简单算法的原理：平滑、滤波，即使数据平滑变化，通过调整参数来调整变化的稳定性。

在滑动平滑模型中， decay 决定了模型更新的速度，越大越趋于稳定。实际运用中，decay 一般会设置为十分接近 1 的常数（0.999或0.9999）。为了使得模型在训练的初始阶段更新得更快，ExponentialMovingAverage 还提供了 num_updates 参数来动态设置 decay 的大小：

用一段书中代码带解释如何使用滑动平均模型：

import tensorflow as tfv1 = tf.Variable(0, dtype=tf.float32)//初始化v1变量step = tf.Variable(0, trainable=False) //初始化step为0ema = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99, step) //定义平滑类，设置参数以及stepmaintain_averages_op = ema.apply([v1]) //定义更新变量平均操作with tf.Session() as sess:    # 初始化    init_op = tf.global_variables_initializer()    sess.run(init_op)    print sess.run([v1, ema.average(v1)])    # 更新变量v1的取值    sess.run(tf.assign(v1, 5))    sess.run(maintain_averages_op)    print sess.run([v1, ema.average(v1)])     # 更新step和v1的取值    sess.run(tf.assign(step, 10000))      sess.run(tf.assign(v1, 10))    sess.run(maintain_averages_op)    print sess.run([v1, ema.average(v1)])           # 更新一次v1的滑动平均值    sess.run(maintain_averages_op)    print sess.run([v1, ema.average(v1)])

output：

[0.0, 0.0][5.0, 4.5][10.0, 4.5549998][10.0, 4.6094499]