为了使训练模型在测试数据上有更好的效果,可以引入一种新的方法:滑动平均模型.通过维护一个影子变量,来代替最终训练参数,进行训练模型的验证. 在tensorflow中提供了ExponentialMovingAverage来实行滑动平均模型,模型会维护一个影子变量,其计算公式为: shadow_variable = decay * shadow_variable + (1 - decay) * variable 当训练模型时,维护训练参数的滑动平均值是有好处的.相比较最终训练值,验证时使用滑动平均值…